Die Studierenden werden mit der Beschreibung und den Kenngrößen deterministischer Signale (Verschiebungssätze, Zuordnungssätze, Theorem von Parseval, Energiesatz, Differentiations- und Integrationssätze im Zeit- und Spektralbereich, Faltungssatz, Anwendungen in der Kommunikationstechnik) bekannt gemacht und an Beispielen demonstriert. Sie erlernen die Methoden an entsprechenden Übungsbeispielen. Sie erlernen die Beschreibung und Kenngrößen stochastischer Signale (Zufallsgrößen, stochastische Prozesse, Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsverteilungs-funktion, Erwartungswerte und Momente, stationäre und ergodische Prozesse, Gauß-Prozesse, Laplace-Prozesse und andere typische Prozesse aus der Kommunikationstechnik, Autokorrelations- und Kreuzkorrelationsfunktion und ihre Eigenschaften, Korrelationsdauer, Leistungs- und Energiespektrum, äquivalente Rauschbandbreite, Klassifizierung von Signalen) und lernen die Methoden an Beispielen anzuwenden. Ihnen wird die theoretische Klassifizierung von Systemen und die Beschreibung ihrer Eigenschaften gezeigt und sie lernen dies an Beispielen anzuwenden. Insbesondere erlernen sie die Beschreibung und Berechnung folgender Systeme:
- Nichtlineare Systeme (allgemeine Beschreibung, Übertragungskennlinien, Transformation von WDFs bei gedächtnislosen Systemen, Linearisierung, Klirrfaktoren)
- Lineare zeitvariante Systeme (Beschreibung durch zweidimensionale Gewichtsfunktion und Impulsantwort, ideale Abtastung und Abtasttheorem, Rekonstruktion des Analogsignals aus dem Abtastwertsignal)
- Lineare zeitinvariante Systeme (Beschreibung durch Impulsantwort und Übertragungsfunktion, Sprungantwort, Amplituden- und Phasengang ,Phasen-, Gruppen- und Schwerpunktlaufzeit, Bandbreitedefinitionen, Einschwingvorgänge bei Tiefpass-, Hochpass- und Bandpasssystemen, Laufzeitsysteme, lineare Verzerrungen und ihre Entzerrung, Übertragung zufälliger Signale über LZI-Systeme, System-AKF und Leistungsübertragungsfunktion, Kreuzkorrelationsfunktionen von Ein- und Ausgangssignalen, Systemeigenschaften bei weißem Rauschen, Korrelationsdauer und äquivalente Rauschbandbreite, Korrelationsfilter und Anwendungen).
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Students are familiarized with the description and characteristics of deterministic signals (displacement theorems, assignment theorems, Parseval's theorem, energy theorem, differentiation and integration theorems in the time and spectral domain, convolution theorem, applications in communication technology) and demonstrated using examples. You will learn the methods using corresponding exercises. You will learn the description and characteristics of stochastic signals (random variables, stochastic processes, probability density function, probability distribution function, expected values and moments, stationary and ergodic processes, Gaussian processes, Laplace processes and other typical processes from communication technology, autocorrelation and cross-correlation function and their properties, correlation duration, power and energy spectrum, equivalent noise bandwidth, classification of signals) and learn to apply the methods to examples. They are shown the theoretical classification of systems and the description of their properties and learn how to apply this to examples. In particular, you will learn how to describe and calculate the following systems:
- Nonlinear systems (general description, transfer characteristics, transformation of WDFs for memoryless systems, linearization, distortion factors)
- Linear time-variant systems (description by two-dimensional weight function and impulse response, ideal sampling and sampling theorem, reconstruction of the analog signal from the sampled value signal)
- Linear time-invariant systems (description by impulse response and transfer function, step response, amplitude and phase response, phase, group and center of gravity delay, bandwidth definitions, transient processes in low-pass, high-pass and band-pass systems, delay systems, linear distortions and their equalization, Transmission of random signals via LZI systems, system ACF and power transfer function, cross-correlation functions of input and output signals, system properties in the presence of white noise, correlation duration and equivalent noise bandwidth, correlation filters and applications).