- Typen digitaler Filter, Beschreibung digitaler Filter im Zeit- und Frequenzbereich
- Charakterisierung von Entwurfsaufgaben (Fehlerfunktionen, Toleranzschema, Approximationsaufgaben, Minimax, kleinster quadratischer Fehler)
- Strukturierung der Entwurfsaufgabe im Frequenzbereich
- Digitalsierung von Analogfiltern (FIR-Approximation, matched-Z-transform, zeitdiskrete Differentiation und Integration, Signalinvarinzmethoden)
- Entwurfsverfahren (klassische analytische Entwurfsverfahren, Entwurf linearphasiger FIR-Filter, Parametrisches Modellieren mit direktem und indirektem Fehler, Entwurf nichtlinearphasiger Filter, Entwurf von Allpassfiltern)
- Optimierungsprobleme (Umsetzung von Filterentwurfsproblemen in Optimierungsprobleme, Verfahren der math. Optimierung)
- Optimierungsgestützter Filterentwurf, Entwurf nach dem "Baukastenprinzip" mit linearer und quadratischer Optimierung, nichtlineare Optimierung
Module EIT-DSV-532-M-4
Digital Filters (M, 3.0 LP)
Module Identification
Module Number | Module Name | CP (Effort) |
---|---|---|
EIT-DSV-532-M-4 | Digital Filters | 3.0 CP (90 h) |
Basedata
CP, Effort | 3.0 CP = 90 h |
---|---|
Position of the semester | 1 Sem. in SuSe |
Level | [4] Bachelor (Specialization) |
Language | [DE] German |
Module Manager | |
Lecturers | |
Area of study | [EIT-DSV] Digital Signal Processing |
Reference course of study | [EIT-82.781-SG#2019] B.Sc. Electrical and Computer Engineering [2019] |
Livecycle-State | [NORM] Active |
Courses
Type/SWS | Course Number | Title | Choice in Module-Part | Presence-Time / Self-Study | SL | SL is required for exa. | PL | CP | Sem. | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2V | EIT-DSV-532-K-4 | Digital Filters
| P | 28 h | 62 h | - | - | PL1 | 3.0 | SuSe |
- About [EIT-DSV-532-K-4]: Title: "Digital Filters"; Presence-Time: 28 h; Self-Study: 62 h
Examination achievement PL1
- Form of examination: written exam (Klausur) (90 Min.)
- Examination Frequency: each semester
Evaluation of grades
The grade of the module examination is also the module grade.
Contents
Competencies / intended learning achievements
- Verstehen des klassischen und modernen Filterentwurfs
- Verstehen der Formulierung von Filterentwurfsproblemen als Optimierungsprobleme
- Kenntnisse in der Anwendung von Optimierungsverfahren unter MATLAB
Requirements for attendance (informal)
Grundkenntnisse Systemtheorie zeitdiskreter Systeme
Requirements for attendance (formal)
None
References to Module / Module Number [EIT-DSV-532-M-4]
Course of Study | Section | Choice/Obligation |
---|---|---|
[EIT-82.781-SG#2019] B.Sc. Electrical and Computer Engineering [2019] | Major-Specific Advanced Subjects | [P] Compulsory |
[EIT-82.A44-SG#2018] B.Sc. Media and Communication Technology [2018] | Advanced Subjects | [P] Compulsory |
[EIT-82.?-SG#2021] B.Sc. Electrical and Computer Engineering [2021] | Major-Specific Advanced Subjects | [P] Compulsory |
[EIT-82.?-SG#2021] B.Sc. Media and Communication Technology [2021] | Advanced Subjects | [P] Compulsory |
[EIT-88.A20-SG#2021] M.Sc. European Master in Embedded Computing Systems (EMECS) [2021] | Elective Subjects | [W] Elective Module |
[EIT-88.?-SG#2021] M.Sc. Automation and Control (A&C) [2021] | Elective Modules | [W] Elective Module |
[EIT-88.?-SG#2021] M.Sc. Embedded Computing Systems (ESY) [2021] | Elective Subjects | [W] Elective Module |