SigSys SoSe2017: Unterschied zwischen den Versionen

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== Bonuspunkte für freiwilliges Projekt ==
== Semesterbegleitende Prüfung ==


 
Jeder Studierend bearbeitet semesterbegleitend bis zum 07.07.17 ein Projekt mit Matlab/Lego Mindstorms lösen. Diese Lösung ist vor dem Stichtag in SVN zu sichern.  
 
Die Vorlesung liefert hierzu das notwendige Fachwissen und in der Übung wird dieses praktisch mit Matlab an Beispielen umgesetzt.
 
Als freiwillige Praxisaufgabe kann jeder Kursteilnehmer bis zum 17.06.16 eine Übungsaufgabe eigenständig mit Matlab zu lösen. Diese Lösung ist vor dem Stichtag in SVN zu sichern.  


'''Tipp:''' Sichern Sie Ihre Ergebnisse während der Arbeit bereits systematisch in Ihren SVN-Ordner <code>https://svn.hshl.de/svn/BSE_SigSys/trunk/Projekte/</code>.
'''Tipp:''' Sichern Sie Ihre Ergebnisse während der Arbeit bereits systematisch in Ihren SVN-Ordner <code>https://svn.hshl.de/svn/BSE_SigSys/trunk/Projekte/</code>.


== [[Veranstaltungsregeln SigSys SoSe2016| Erwartungen an Ihre Lösung]] ==
== [[Veranstaltungsregeln SigSys SoSe2017| Erwartungen an Ihre Lösung]] ==


== Themenverteilung ==
== Themenverteilung ==

Version vom 10. April 2017, 14:23 Uhr

Autor: Prof. Schneider

Die Lehrveranstaltung "Signalverarbeitende Systeme" hat laut Modulhandbuch folgende Lernergebnisse/Kompetenzen Die Studierenden kennen die Elemente einer Signalverarbeitungskette und können Fehler erkennen, abschätzen analysieren und beheben. Sie sind in der Lage signalspezifische analoge und digitale Filter auszulegen und anzuwenden.


Nachfolgende Inhalte wurden definiert

  • Hard- und Softwarearchitekturen in signalverarbeitenden Systemen
  • Moderne Analog-/Digital-Umsetzer
  • Signalauswertung und -erkennung
  • Digitale Signalverarbeitung
  • Entwurf und Realisierung analoger und digitaler Filter
  • Anwendungen der Signalverarbeitung (z.B. Digitale Bildverarbeitung)


Semesterbegleitende Prüfung

Jeder Studierend bearbeitet semesterbegleitend bis zum 07.07.17 ein Projekt mit Matlab/Lego Mindstorms lösen. Diese Lösung ist vor dem Stichtag in SVN zu sichern.

Tipp: Sichern Sie Ihre Ergebnisse während der Arbeit bereits systematisch in Ihren SVN-Ordner https://svn.hshl.de/svn/BSE_SigSys/trunk/Projekte/.

Erwartungen an Ihre Lösung

Themenverteilung

# Thema Bearbeiter
1 Einkaufsausgaben Tracking Wunsch, Neuhaus
2 Visitenkartenscanner Luig, Fuhrmann]
  1. Verkehrszeichenerkennung
  2. Spurerkennung
  3. Ampelphasenerkennung
  4. Stereo-View
  5. Pick & Place
  6. Start- und Stopplinienerkennung
  7. Lückenfüllung Spurerkennung (Interp., extrap.)
  8. Boden-Luft-Abwehr
  9. HSHL Monumentendiebstahl
  10. Automatische Kamera Kalibrierung
  11. Laserscanner Objektbildung
  12. QR-Code erzeugen und lesen
  13. Augmented Reality: Wörterbuch
  14. 3D-Laser-Scanner
  15. Objekterkennung
  16. RoboSoccer

Literatur

  • Burger, W.; Burge, M. J. Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ. Berlin [u.a.]: Springer, 2. Auflage. 2006 (als eBook verfügbar)
  • Erhardt, A.: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung: Grundlagen, Systeme und Anwendungen. Wiesbaden: Vieweg+Teubner 2008 (als eBook verfügbar)
  • Jähne, B. (2005). Digitale Bildverarbeitung. 6. Auflage. Berlin [u.a.]: Springer. (als eBook verfügbar) – Neue Auflage: 30. November 2012
  • Nischwitz, A.; Fischer, M.; Haberäcker, P.; Socher, G.: Computergrafik und Bildverarbeitung: Band II: Bildverarbeitung. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 3. Auflage. 2011. (als eBook verfügbar)
  • Tönnies, Klaus D.: Grundlagen der Bildverarbeitung. München: Pearson Studium, 2005.
  • Ballard, Dana H., Brown, Christopher M. (1982). Computer Vision. Englewood Cliffs (u.a.): Prentice-Hall



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