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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Signale und Systeme I

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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Signale und Systeme I - Cheatsheet
Signale und Systeme I - Cheatsheet Zeitkontinuierliche vs. zeitdiskrete Signale Definition: Zeitkontinuierliche Signale ändern sich kontinuierlich im Zeitverlauf, zeitdiskrete Signale ändern sich nur zu bestimmten Zeitpunkten. Details: Mathematische Darstellung: Zeitkontinuierlich: \( x(t) \), \( t \in \mathbb{R} \) Zeitdiskret: \( x[n] \), \( n \in \mathbb{Z} \) Abtastung zeitkontinuierlicher Sig...

Signale und Systeme I - Cheatsheet

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Signale und Systeme I - Exam
Signale und Systeme I - Exam Aufgabe 1) Gegeben sei ein zeitkontinuierliches Signal \( x(t) \), welches durch die Funktion \( x(t) = \sin(2\pi \cdot 1000 t) \) beschrieben wird. Dieses Signal soll abgetastet werden, um ein zeitdiskretes Signal zu erhalten. Die Abtastfrequenz \( f_s \) soll dabei analysiert werden, um die Bedingungen für eine verlustlose Signalwiedergabe zu überprüfen. a) Teilaufga...

Signale und Systeme I - Exam

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Was ist der Unterschied zwischen zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Signalen?

Wie erfolgt die mathematische Darstellung zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter Signale?

Was besagt das Nyquist-Shannon-Abtasttheorem bezüglich der Abtastfrequenz?

Was ist die Laplace-Transformation?

Wie lautet die Definition der Laplace-Transformation?

Was ist die Umkehrung der Laplace-Transformation?

Was ist die Diskrete Fourier-Transformation (DFT)?

Was beschreibt die Formel der DFT?

Welche Reduzierung des Berechnungsaufwands bietet FFT im Vergleich zur DFT?

Was ist ein Tiefpassfilter?

Wie lautet die Übertragungsfunktion eines Hochpassfilters?

Welches Filter sperrt Frequenzen zwischen \(f_{c1}\) und \(f_{c2}\)?

Was ist die Spektralanalyse eines Signals?

Was beschreibt die Spektraldichte eines Signals?

Wie wird die Leistungsspektraldichte (PSD) definiert?

Was besagt das Nyquist-Abtasttheorem?

Welche Formel beschreibt die minimale Abtastfrequenz gemäß dem Nyquist-Theorem?

Was ist der Alias-Effekt?

Was ist die Nyquist-Frequenz?

Wann tritt Aliasing auf?

Wie kann man Aliasing vermeiden?

Was ist ein Quantisierungsfehler?

Was ist Quantisierungsrauschen?

Wie wird die mittlere quadratische Abweichung des Quantisierungsfehlers berechnet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Signale und Systeme I an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Signalrepräsentation

Diese Sektion behandelt die Grundlagen der Darstellung von Signalen in verschiedenen Formen und Kontexten.

  • Zeitkontinuierliche vs. zeitdiskrete Signale
  • Deterministische und stochastische Signale
  • Arten von Signalrepräsentationen: Analog und digital
  • Mathematische Modelle zur Signalbeschreibung
  • Anwendungsbeispiele in der Kommunikationstechnik
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02
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Transformationen und Fourier-Analyse

Hier werden wesentliche Transformationstechniken zur Analyse und Verarbeitung von Signalen vorgestellt, insbesondere die Fourier-Transformation.

  • Laplace-Transformation
  • Fourier-Reihe und Fourier-Transformation
  • Eigenschaften und Anwendungen der Fourier-Transformation
  • Inverse Fourier-Transformation
  • Diskrete Fourier-Transformation (DFT) und schnelle Fourier-Transformation (FFT)
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Filterung und Übertragung von Signalen

Dieser Abschnitt widmet sich der Methode der Filterung und der Übertragung von Signalen in verschiedenen Systemen.

  • Typen von Filtern: Tiefpass, Hochpass, Bandpass und Bandsperre
  • Filterdesign und -implementierung
  • Faltvorgänge und Frequenzgänge von Filtern
  • Verzerrung und Verlustleistung
  • Praktische Anwendungen in der Signalübertragung
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Zeit- und Frequenzbereichsanalyse

Die Analyse von Signalen sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich wird hier detailliert erläutert.

  • Zeitbereichsanalyse von Signalen
  • Frequenzbereichsanalyse von Signalen
  • Zeit-Frequenz-Dualität
  • Spektralanalyse und Spektraldichte
  • Orthogonale Transformationen wie die Wavelet-Transformation
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Abtasttheorem

Das Abtasttheorem und seine Bedeutung für die Digitalisierung und die Behandlung diskreter Signale stehen im Mittelpunkt dieses Abschnitts.

  • Nyquist-Abtasttheorem
  • Aliasing und seine Vermeidung
  • Rekonstruktion von Signalen aus Abtastwerten
  • Quantisierungsfehler und Rauschen
  • Praktische Anwendung in der digitalen Signalverarbeitung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Signale und Systeme I an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Fach Signale und Systeme I ist ein wichtiger Bestandteil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. In dieser Vorlesung lernst Du die grundlegenden Konzepte und Methoden zur Analyse und Verarbeitung von Signalen und Systemen. Die Vorlesung kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen, um ein umfassendes Verständnis des Fachbereichs zu vermitteln. Hierbei wird sowohl auf die mathematische Darstellung als auch auf die praktische Anwendung der erlernten Methoden Wert gelegt.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und Übungen, die über das gesamte Semester verteilt sind. Die Vorlesungen vermitteln die theoretischen Grundlagen, während die Übungen praktische Anwendungsfälle behandeln.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt am Ende des Semesters in Form einer schriftlichen Prüfung.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Signalrepräsentation, Transformationen und Fourier-Analyse, Filterung und Übertragung von Signalen, Zeit- und Frequenzbereichsanalyse

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.

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