Vorlesung Signal- und Messdatenverarbeitung

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Systematisierte Programmabschnitte zur Signal- und Messdatenverarbeitung in Python und Matlab/Octave

• 1. Einführung mit Beispielprogrammen und Video
• 2. Messfehler mit Beispielprogrammen und Video
• 3. Verteilungsfunktionen mit Beispielprogrammen und Video
• 4. Momente mit Beispielprogrammen und Video
• 5. Zufallsprozesse mit Beispielprogrammen und Video
• 6. Signale mit Beispielprogrammen und Video
• 7. Korrelationen mit Beispielprogrammen und Videos
• 8. Prädiktion mit Beispielprogrammen und Video
• 9. Fourier-Reihe, Fourier-Transformation mit Beispielprogrammen und Video
• 10. Spektren mit Beispielprogrammen und Videos
• Teil 1: Einführung, direkte Bestimmung, Wiener-Chintschin-Theorem, Rechenwege für kontinuierliche Signale
• Teil 2: Rechenwege für äquidistant abgetastete Signale, Anforderungen an die Signalaufnahme, Reduktion der Schätzvarianz
• Teil 3: Signalmanipulationen und Beispielprogramme
• 11. Fensterfunktionen mit Beispielprogrammen und Video
• 12. Filter mit Beispielprogrammen und Video
• 13. Kosinustransformation mit Beispielprogrammen und Video
• 14. Hilbert-Transformation mit Beispielprogrammen und Video
• 15. Laplace-Transformation, z-Transformation mit Video
• 16. Wavelet-Transformation mit Beispielprogrammen und Video
• 17. Einfluss des Messverfahrens, Gewichtung mit Beispielprogrammen und Video
• 18. Parameterschätzung und Cramér-Rao-Grenze mit Beispielprogrammen und Videos
• 19. Prozessidentifikation mit Beispielprogrammen und Video
• 20. Quellenanalyse mit Beispielprogrammen und Video
• 21. Ungleichmäßig abgetastete Signale mit Beispielprogrammen und Videos

• A. Matrizen
• B. Interpolation, Extrapolation und Regression
• C. Iterative Optimierung
• D. Ausgewählte Verteilungsfunktionen
• E. Ausgewählte Fensterfunktionen
• F. Momente höherer Ordnung aus unabhängigen Daten
• G. Ausgewählte zeitinvariante lineare Systeme
• H. Zeitdiskrete lineare stochastische Systeme