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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Digitale Signalverarbeitung

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.

2025

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Was ist die Fourier-Transformation?

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Wie lautet die Formel für die Fourier-Transformation?

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Welche wichtigen Eigenschaften hat die Fourier-Transformation?

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Was ist die Schnelle Fourier-Transformation (FFT)?

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Welche Rechenkomplexität hat der FFT-Algorithmus?

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Nenne typische FFT-Algorithmen

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Was ist die mathematische Definition der Diskreten Fourier-Transformation (DFT)?

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Was beschreibt die Analyse eines Signals im Frequenzbereich?

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Was ist ein Vorteil der Analyse im Zeitbereich?

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Was versteht man unter Filterentwurf und -analyse?

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Was sind wichtige Parameter beim Filterentwurf?

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Welche Software-Tools werden beim Filterentwurf und -analyse oft verwendet?

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Was ist das Nyquist-Kriterium?

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Was stellt das Abtasttheorem sicher?

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Was ist die Mindest-Abtastfrequenz gemäß dem Nyquist-Kriterium?

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Was ist der Quantisierungsfehler in der digitalen Signalverarbeitung?

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Wie lautet die Formel für die Fehlergrenze des Quantisierungsfehlers?

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Wie lässt sich das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) berechnen?

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Was besagt das Abtasttheorem in der digitalen Signalverarbeitung?

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Welcher Filter wird zur Glättung der Abtastwerte und Entfernung von Alias-Effekten verwendet?

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Welche Interpolationsmethoden werden häufig verwendet?

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Was ist das Signal-zu-Quantisierungsrausch-Verhältnis (SQNR)?

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Welche Formel beschreibt das Signal-zu-Quantisierungsrausch-Verhältnis (SQNR)?

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Von welchen Faktoren hängt das Signal-zu-Quantisierungsrausch-Verhältnis (SQNR) ab?

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

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Fourier-Transformationen

Die Fourier-Transformation ist ein wichtiges Werkzeug zur Analyse von Signalen im Frequenzbereich. Die Vorlesung behandelt sowohl die kontinuierliche als auch die diskrete Fourier-Transformation.

  • Grundlagen und Definition der Fourier-Transformation
  • Eigenschaften und Theoreme der Fourier-Transformation
  • Anwendungen in der Signalverarbeitung
  • Numerische Berechnungen der diskreten Fourier-Transformation (DFT)
  • Schnelle Fourier-Transformation (FFT) und ihre Implementierung
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Zeit- und Frequenzbereichsanalyse

Die Analyse von Signalen sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich ist unerlässlich zur Charakterisierung und Verarbeitung von Signalen. In dieser Vorlesung werden beide Methoden ausführlich behandelt.

  • Vergleich von Zeit- und Frequenzbereich
  • Analysetechniken und Werkzeuge
  • Zeitbereichs-Darstellung von Signalen
  • Frequenzbereichs-Darstellung von Signalen
  • Spektralanalyse und ihre Anwendungen
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Digitalfilter

Digitalfilter sind essenziell bei der Bearbeitung diskreter Signale. Diese Vorlesung vermittelt die Theorie und Anwendung digitaler Filter in der Signalverarbeitung.

  • Grundlagen digitaler Filter
  • Filterentwurf und -analyse
  • Einsatz von FIR- und IIR-Filtern
  • Stabilität und Realisierung von Filtern
  • Filterimplementierung in digitalen Systemen
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Abtasttheorem

Das Abtasttheorem beschreibt die Bedingungen für die verlustfreie Abtastung kontinuierlicher Signale. Die Vorlesung erklärt die Prinzipien und Anwendungen des Abtasttheorems.

  • Nyquist-Kriterium und Abtastfrequenz
  • Theorie und Definition des Abtasttheorems
  • Aliasing und seine Auswirkungen
  • Rekonstruktion von Signalen aus diskreten Daten
  • Praktische Beispiele und Anwendungen
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Quantisierung

Die Quantisierung ist der Prozess der Digitalisierung kontinuierlicher Signale. In dieser Vorlesung werden die Grundlagen und Auswirkungen der Quantisierung behandelt.

  • Theorie und Prinzipien der Quantisierung
  • Quantisierungsfehler und -rauschen
  • Arten der Quantisierung (uniform, non-uniform)
  • Signal-zu-Quantisierungsrausch-Verhältnis (SQNR)
  • Anwendungen und Grenzen der Quantisierung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Digitale Signalverarbeitung an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Digitale Signalverarbeitung' der Universität Erlangen-Nürnberg ist ein zentraler Bestandteil des Informatikstudiums. Sie zielt darauf ab, Dir fundiertes Wissen über die Verarbeitung digitaler Signale zu vermitteln. Der Kurs kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen und bereitet Dich auf die Herausforderungen in der digitalen Welt vor. Während des Semesters nimmst Du an wöchentlichen Vorlesungen und gelegentlichen Übungen teil, die Dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu vertiefen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Es gibt eine Abschlussklausur am Ende des Semesters. Zusätzlich müssen mehrere Übungsblätter während des Semesters bearbeitet werden.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Fourier-Transformationen, Zeit- und Frequenzbereichsanalyse, Digitalfilter, Abtasttheorem, Quantisierung

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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  • Erstelle Karteikarten, um dich optimal auf deine Prüfung vorzubereiten
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