SigSys SoSe2017: Unterschied zwischen den Versionen

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# [http://www.teraranger.com/product/teraranger-one-distance-sensor-for-drones-and-robotics/ Tera Ranger] mit Matlab/Simulink
# [http://www.teraranger.com/product/teraranger-one-distance-sensor-for-drones-and-robotics/ Tera Ranger] mit Matlab/Simulink
# [https://www.youtube.com/watch?v=uq9SEJxZiUg Kinect Tiefenkamera] mit Matlab/Simulink
# [https://www.youtube.com/watch?v=uq9SEJxZiUg Kinect Tiefenkamera] mit Matlab/Simulink
# Asus Xtion Pro Tiefenkamera mit Matlab/Simulink
# [https://www.youtube.com/watch?v=I2ussVehie0 Asus Xtion Pro Tiefenkamera] mit Matlab/Simulink
# [http://www.infineon.com/cms/de/product/sensor/3d-image-sensor-real3/channel.html?channel=5546d4614937379a0149382e3e960078 Infineo TOF Tiefenkamera] mit Matlab/Simulink
# [http://www.infineon.com/cms/de/product/sensor/3d-image-sensor-real3/channel.html?channel=5546d4614937379a0149382e3e960078 Infineo TOF Tiefenkamera] mit Matlab/Simulink
# [http://www.ti.com/product/OPT8241 TI OPT8241 3D Time-of-Flight] (ToF) Sensor Evaluation Module
# [http://www.ti.com/product/OPT8241 TI OPT8241 3D Time-of-Flight] (ToF) Sensor Evaluation Module

Version vom 11. April 2017, 09:53 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

  1. Lidar Verarbeitung mit Matlab/Simulink
  2. Low-Cost-Lidar Verarbeitung mit Matlab/Simulink
  3. BV mit CmuCam v5 (Pixy) mit Matlab/Simulink
  4. Ultraschall und Motor mit Matlab/Simulink
  5. IR und Motor mit Matlab/Simulink
  6. Tera Ranger mit Matlab/Simulink
  7. Kinect Tiefenkamera mit Matlab/Simulink
  8. Asus Xtion Pro Tiefenkamera mit Matlab/Simulink
  9. Infineo TOF Tiefenkamera mit Matlab/Simulink
  10. TI OPT8241 3D Time-of-Flight (ToF) Sensor Evaluation Module


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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