Log out Zur App
Zur App

Lerninhalte finden

Features

Entdecke

Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Biomedizinische Signalanalyse

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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

So erstellst du deine eigenen Lernmaterialien in Sekunden

  • Lade dein Vorlesungsskript hoch
  • Bekomme eine individuelle Zusammenfassung und Karteikarten
  • Starte mit dem Lernen

Lade dein Skript hoch!

Zieh es hierher und lade es hoch! 🔥

Jetzt hochladen

Die beliebtesten Lernunterlagen deiner Kommilitonen

Jetzt hochladen
Biomedizinische Signalanalyse - Cheatsheet
Biomedizinische Signalanalyse - Cheatsheet Eigenschaften und Klassifizierung von biomedizinischen Signalen Definition: Eigenschaften und Klassifizierung biomedizinischer Signale - äußerst kurz gehalten für ein Spickzettel, ausgehend von jemandem, der bereits über grundlegende Kenntnisse verfügt. Details: Multidimensionale Datenströme, reflektieren physiologische Prozesse. Häufige Signaltypen: EEG ...

Biomedizinische Signalanalyse - Cheatsheet

Zugreifen
Biomedizinische Signalanalyse - Exam
Biomedizinische Signalanalyse - Exam Aufgabe 1) Du hast multidimensionale Datenströme vorliegen, die physiologische Prozesse reflektieren. Häufige Signaltypen in der biomedizinischen Signalanalyse sind EEG (Gehirnaktivität), EKG (Herzaktivität) und EMG (Muskelaktivität). Diese Signale weisen charakteristische Merkmale wie Amplitude, Frequenz und Signal-Rausch-Verhältnis auf. Klassifizierungsmethod...

Biomedizinische Signalanalyse - Exam

Zugreifen

Bereit für die Klausur? Teste jetzt dein Wissen!

Welche häufigen Typen von biomedizinischen Signalen gibt es?

Was sind typische Charakteristika biomedizinischer Signale?

Welche Klassifikationsmethoden werden für biomedizinische Signale verwendet?

Welche Eigenschaften besitzen lineare Systeme?

Wie wird die Fourier-Transformation in der biomedizinischen Signalanalyse verwendet?

Was ist ein Beispiel für die Anwendung der linearen Systemtheorie auf biomedizinische Signale?

Wozu wird ein EKG (Elektrokardiogramm) genutzt?

Welche Parameter sind bei der Analyse bioelektrischer Signale wichtig?

Wie werden die Potentialdifferenzen in bioelektrischen Signalen gemessen?

Was zeichnet ein FIR-Filter aus?

Welche Gleichung beschreibt eine IIR-Filter?

Welche Designmethode wird für FIR-Filter verwendet?

Was ist die Fourier-Transformation (FT)?

Was ist der Unterschied zwischen DFT und FFT?

Wofür wird die FFT in der biomedizinischen Signalverarbeitung verwendet?

Was ist die Definition der Zeit-Frequenz-Analyse?

Welche gängigen Methoden werden in der Zeit-Frequenz-Analyse verwendet?

Wofür wird die Zeit-Frequenz-Analyse in der Biomedizin angewendet?

Was ist das Ziel der Rauschunterdrückung in der biomedizinischen Signalverarbeitung?

Welche Funktion hat ein Operationsverstärker in der Signalverstärkung?

Was ist die Übertragungsfunktion eines Hochpassfilters?

Was umfasst die Datenerfassung und -analyse bei praktischen Laborübungen?

Welche Software kann für die Datenverarbeitung in der biomedizinischen Signalanalyse verwendet werden?

Welche Methoden werden zur Rohdatenverarbeitung eingesetzt?

Weiter
In App öffnen

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

01
01

Grundlagen der Signalverarbeitung

Du lernst die grundlegenden Konzepte und Techniken der Signalverarbeitung kennen, die für die Analyse und Interpretation von Signalen im biomedizinischen Kontext relevant sind.

  • Definition und Eigenschaften von Signalen
  • Klassifizierung von biomedizinischen Signalen
  • Grundlagen der linearen Systemtheorie
  • Zeit- und Frequenzbereichsanalyse
  • Rauschunterdrückung und Signalverstärkung
Karteikarten generieren
02
02

Bioelektrische Phänomene

Diese Sektion behandelt die bioelektrischen Prinzipien und Prozesse, die den biomedizinischen Signalen zugrunde liegen, wie zum Beispiel Herz- oder Gehirnaktivitäten.

  • Elektrische Aktivität von Zellen und Geweben
  • Elektrokardiographie (EKG)
  • Elektroenzephalographie (EEG)
  • Elektromyographie (EMG)
  • Messung und Interpretation bioelektrischer Signale
Karteikarten generieren
03
03

Digitales Filtern

Du erfährst, wie digitale Filter entworfen und angewendet werden, um biomedizinische Signale für die weitere Analyse zu verarbeiten.

  • Grundlagen digitaler Filter
  • Design von FIR- und IIR-Filtern
  • Filterstabilität und -antwort
  • Anwendungen in der biomedizinischen Signalverarbeitung
  • Implementierung digitaler Filter in Software
Karteikarten generieren
04
04

Fourier-Transformation

Die Fourier-Transformation ist eine zentrale Methode zur Analyse von Signalen im Frequenzbereich, die in biomedizinischen Anwendungen eine wichtige Rolle spielt.

  • Einführung in die Fourier-Transformation
  • Diskrete Fourier-Transformation (DFT)
  • Fast Fourier-Transformation (FFT)
  • Zeit-Frequenz-Analyse von Signalen
  • Praktische Anwendungen der Fourier-Transformation im biomedizinischen Bereich
Karteikarten generieren
05
05

Praktische Anwendungen und Laborübungen

Du hast die Möglichkeit, das theoretisch Erlernte in praktischen Laborübungen anzuwenden und biomedizinische Signale selbst zu analysieren.

  • Aufbau und Nutzung von Messequipment
  • Datenerfassung und -analyse
  • Signalverarbeitungssoftware und -tools
  • Durchführung und Auswertung von Experimenten
  • Projektarbeit und Fallstudien
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Biomedizinische Signalanalyse an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Biomedizinische Signalanalyse an der Universität Erlangen-Nürnberg ist ein integraler Bestandteil des Informatikstudiums. Diese einsemestrige Veranstaltung vermittelt Dir die wesentlichen Kenntnisse und Fähigkeiten, um biomedizinische Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Sie kombiniert theoretische Grundlagen mit praxisnahen Laborübungen, um Dir ein tiefes Verständnis in diesem Fachgebiet zu bieten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Diese Vorlesung besteht aus wöchentlichen Seminaren und Laborübungen.

Studienleistungen: Die Leistung wird durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters bewertet.

Angebotstermine: Diese Vorlesung findet im Wintersemester statt.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Signalverarbeitung, Bioelektrische Phänomene, Digitales Filtern, Fourier-Transformation

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:

Nutzung von StudySmarter:

  • Erstelle Lernpläne und Zusammenfassungen
  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
  • Kreiere deine personalisierte Lernerfahrung mit StudySmarters AI-Tools
Kostenfrei loslegen

Stelle deinen Kommilitonen Fragen und bekomme Antworten

Melde dich an, um der Diskussion beizutreten
Kostenlos anmelden

Sie haben bereits ein Konto? Login

Entdecke andere Kurse im Master of Science Informatik

93182 Mainframe Programmierung II Kurs ansehen
Advanced Deep Learning Kurs ansehen
Advanced Design and Programming (5-ECTS) Kurs ansehen
Advanced Game Physics Kurs ansehen
Advanced Mechanized Reasoning in Coq Kurs ansehen
Advanced Networking LEx Kurs ansehen
Advanced Programming Techniques Kurs ansehen
Advanced Simulation Technology Kurs ansehen
AI-1 Systems Project Kurs ansehen
AI-2 Systems Project Kurs ansehen

Lerne jederzeit. Lerne überall. Auf allen Geräten.

Kostenfrei loslegen