Module Handbook

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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
Potchinkov, Alexander, Prof. Dr.-Ing. (PROF | DEPT: EIT)
Lecturers
Potchinkov, Alexander, Prof. Dr.-Ing. (PROF | DEPT: EIT)
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

From [EIT-DSV-532-K-4] Digital Filters:
  • 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

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