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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Rechnergestützte Messtechnik

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Rechnergestützte Messtechnik - Cheatsheet
Rechnergestützte Messtechnik - Cheatsheet Grundlagen und Typen von Sensoren Definition: Grundprinzipien und Kategorisierung von Sensoren für die messtechnische Erfassung physikalischer Größen. Details: Sensor: Gerät zur Erfassung physikalischer oder chemischer Größen und deren Umwandlung in elektrische Signale. Grundlegende Typen: Aktive Sensoren: benötigen externe Energiequelle. Bsp.: Thermoeleme...

Rechnergestützte Messtechnik - Cheatsheet

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Rechnergestützte Messtechnik - Exam
Rechnergestützte Messtechnik - Exam Aufgabe 1) Im Rahmen eines messtechnischen Projektes soll die präzise Erfassung und Auswertung physikalischer Größen wie Temperatur, Druck und Beschleunigung erfolgen. Hierzu werden verschiedene Sensortypen eingesetzt, die die gemessenen physikalischen Größen in elektrische Signale umwandeln. Die Wahl zwischen aktiven und passiven Sensoren sowie die Berücksichti...

Rechnergestützte Messtechnik - Exam

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Was ist ein aktiver Sensor?

Wie wird die Empfindlichkeit eines Sensors definiert?

Welche Kenngröße beschreibt die kleinste detektierbare Änderung einer Messgröße?

Was ist die Definition der Fourier-Transformation?

Wie lautet die Formel der Fourier-Transformation?

Was ist die Hauptanwendung der spektralen Analyse?

Was beinhaltet Architektur und Design von Messsystemen?

Welche Komponenten sind wichtig für die Architektur von Messsystemen?

Welche Aufgaben sind in der Signalverarbeitung enthalten?

Was bedeutet Kalibration bei Sensoren?

Welche Formel beschreibt die Genauigkeit eines Sensors?

Welche Faktoren beeinflussen die Genauigkeit von Sensoren?

Was beschreibt der Frequenzgang eines Filters?

Welcher Filtertyp benötigt eine kürzere Filterlänge?

Geben Sie die Formel eines FIR-Filters an.

Was versteht man unter Echtzeit-Datenerfassung?

Welche Hauptbestandteile sind für die Echtzeit-Datenerfassung erforderlich?

Was wird als latente Zeit bezeichnet?

Welche häufigen Verfahren werden in statistischen Methoden zur Datenanalyse verwendet?

Welche Streuungsmaße werden in der Datenanalyse häufig verwendet?

Welche Techniken fallen unter Hypothesentests in der Statistik?

Was ist die Definition der Anwendung von maschinellem Lernen in der Messtechnik?

Welche Funktionalität bietet maschinelles Lernen in der Messtechnik bezüglich Fehleridentifikation?

Welche Vorteile bietet die Anomaliedetektion in der Messtechnik?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Rechnergestützte Messtechnik an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Sensorik

In diesem Abschnitt lernst Du die grundlegenden Konzepte und Funktionsweisen verschiedener Sensortypen kennen. Der Fokus liegt auf der Anwendung und Integration von Sensoren in messtechnische Systeme.

  • Grundlagen und Typen von Sensoren
  • Kalibration und Genauigkeit
  • Thermische, optische und mechanische Sensoren
  • Datenaufnahme und -verarbeitung
  • Praktische Anwendungen und Fallstudien
Karteikarten generieren
02
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Signalverarbeitung

Die Verarbeitung von Signalen ist ein zentraler Bestandteil der messtechnischen Systeme. In diesem Abschnitt lernst Du Techniken zur Analyse und Verbesserung von Messsignalen.

  • Mathematische Grundlagen der Signalverarbeitung
  • Fourier-Transformation und spektrale Analyse
  • Filterdesign und -anwendungen
  • Rauschunterdrückung und Signaloptimierung
  • Digitale Signalverarbeitung (DSP)
Karteikarten generieren
03
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Messsysteme

Dieser Abschnitt behandelt die verschiedenen Komponenten und Architekturen von Messsystemen. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration und der Funktionalität der Systeme.

  • Architektur und Design von Messsystemen
  • Hardware-/Software-Schnittstellen
  • Echtzeit-Datenerfassung
  • Modulare Messsysteme
  • Qualitätskontrolle und Systemvalidierung
Karteikarten generieren
04
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Datenanalytik

In diesem Abschnitt werden Techniken zur Analyse und Interpretation von Messdaten behandelt. Der Fokus liegt auf statistischen Methoden und datenbasierten Entscheidungsprozessen.

  • Statistische Grundlagen und Datenvorbereitung
  • Explorative Datenanalyse
  • Anwendung von maschinellem Lernen und KI
  • Visualisierung von Messergebnissen
  • Fallstudien zur Datenanalyse in der Messtechnik
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Rechnergestützte Messtechnik an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Fach Rechnergestützte Messtechnik, angeboten im Studiengang Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg, kombiniert theoretische Grundlagen mit praxisorientierten Anwendungen. Die Vorlesung bietet Dir einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Aspekte der Messtechnik, unterstützt durch modernste Rechnertechnologien. Dabei wirst Du sowohl in Vorlesungen als auch in praktischen Übungen umfassend betreut und kannst Dein Wissen praktisch anwenden und vertiefen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus theoretischen und praktischen Komponenten, wobei in der Regel ein wöchentlicher Vorlesungstermin und dazugehörige Übungstermine angeboten werden.

Studienleistungen: Die Leistungsbewertung erfolgt durch eine schriftliche Klausur am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird üblicherweise im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Sensorik, Signalverarbeitung, Messsysteme, Datenanalytik

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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