#40097 / #6

SoSe 2021 - SoSe 2022

Deutsch

Messdatenverarbeitung

6

Gühmann, Clemens

benotet

Schriftliche Prüfung

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Energie und Automatisierungstechnik

34311600 FG Elektronische Mess- und Diagnosetechnik

Keine Angabe

Kontakt


EN 13

Heinze, Ewa

ewa.heinze@tu-berlin.de

PORD-Nr.ModultitelLPBenotungPrüfungsformPNr. (POS)Modulprüfung PORDModulprüfung PNr.
32291

Lernergebnisse

Die Studierenden sind in der Lage, PC- und mikrocontrollergestützte Messdatenverarbeitungssysteme einzusetzen, um Messdaten mit modernen Methoden der Signalverarbeitung auszuwerten. Insbesondere erlernen die Studierenden den Entwurf digitaler Filter, können Transformationen der Messdatenverarbeitung anwenden und deren Ergebnisse interpretieren. Ferner haben sie die grundlegende methodische Kompetenz zur selbständigen Lösung praxisrelevanter Aufgaben der Messdatenverarbeitung.

Lehrinhalte

Es werden der Aufbau und die Wirkungsweise moderner Messdatenverarbeitungssysteme dargestellt, wobei ausschließlich rechnergestützte Anwendungen (PC, DSP, Mikrocontroller) behandelt werden. Dazu werden zunächst grundlegende Prinzipien der Architektur digitaler Messdatenverarbeitungssysteme vorgestellt, diskutiert und entworfen. Als weiterer Schwerpunkt des Moduls werden Spektralanalyseverfahren (FFT), Transformationen in der Messtechnik (z.B. Wavelet, Zeit-Frequenzverteilung) und zeitdiskrete stochastische Prozesse gelehrt. Das Praktikum zur Messdatenverarbeitung dient der Vertiefung des Stoffs. Dabei sollen die Studenten für die Problemstellungen bei der Messdatenverarbeitung auf ressourcenbegrenzten digitalen Systemen (Mikrocontroller) sensibilisiert werden.

Modulbestandteile

Pflichtgruppe:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
MessdatenverarbeitungVL0430 L 316SSKeine Angabe2
MessdatenverarbeitungPR0430 L 342SSKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Messdatenverarbeitung (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
90.0h(~3 LP)
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h

Messdatenverarbeitung (PR):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
90.0h(~3 LP)
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

* Vorlesung (VL): Frontalvortrag * Praktikum (PR): Selbständige Bearbeitung von Aufgaben. Die Aufgaben innerhalb des Laborpraktikums werden in Gruppen zu maximal 4 Studierenden bearbeitet.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Zum Verständnis sind Kenntnisse aus den Modulen: Analysis I und II, Signale und Systeme, Grundlagen der Messtechnik erforderlich. Wünschenswert sind gute Kenntnisse aus den Modulen Grundlagen der Elektrotechnik Analysis III und „Integraltransformation und partielle Differentialgleichungen“. Ferner werden Grundkenntnisse in Python sowie C erwartet.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

1. Voraussetzung
[MDV] bestandenes Praktikum Messdatenverarbeitung

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache

Deutsch

Dauer/Umfang

90 min

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 32.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung zum Praktikum erfolgt im Sekretariat EN 538 Siehe: http://www.mdt.tu-berlin.de

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
http://www.mdt.tu-berlin.de/menue/lehre/messdatenverarbeitung/vorlesung/

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Azizi, S. A Entwurf und Realisierung digitaler Filter. Oldenbourg Verlag, 1990
Bäni, W.: Wavelets - Eine Einführung für Ingenieure. Oldenbourg Verlag, 2001
Brigham, E. O.: FFT. Oldenbourg Verlag 1985
Hayes, M. H.: Statistical Digital Signal Processing and Modeling. J.Wiley and Sons, 1996
Kammeyer, K. D.; Kroschel, K.: Digitale Signalverarbeitung: Filterung und Spektralanalyse mit MATLAB-Übungen . Teubner Studienbücher, 2018
Kay, S. M.: Modern Spectral Estimation. Prentice-Hall, 1988
Kiencke, U.; Schwarz; M.; Weickert, T.: Zeit-Frequenz- Analyse und Schätzverfahren. Oldenbourg, München, 2008
Louis , A. K.; Maaß P.; Riede, A.: Wavelets, Teubner Studienbücher, 1998
Mallat, S.: A Wavelet Tour of Signal Processing. Elsevier, 2009
Mann, B.: C für Mikrocontroller. Franzis, 2000
Mertins, A.: Signaltheorie: Grundlagen der Signalbeschreibung, Filterbänke, Wavelets, Zeit-Frequenz-Analyse, Parameter- und Signalschätzung. Vieweg-Teubner, 2020
von Grünigen, D. C.: Digitale Signalverarbeitung. Hanser, 2014

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe