Ingenieurinformatik
- Algorithmen und Programmierung
- Digitaltechnik
Das Modul vermittelt einen ersten Überblick über Begriffe und Methoden der digitalen Informationstechnik und ihrer praktischen Realisierung in Schaltungen und Rechnern. Es legt Grundlagen für weiterführende Vorlesungen vorwiegend in den Bereichen Informationstechnik und Automatisierungstechnik. Die Studierenden erhalten eine Einführung in die Digitaltechnik, eine Begriffsklärung Digitaltechnik und Analogtechnik und erlernen das Prinzip der Analog-Digitalwandlung (A/D-Wandlung). Es erfolgt eine erste Definition von Information und Informationsgehalt und eine Einführung in die Codierung. Es werden die Grundlagen für Zahlensysteme und Zahlendarstellung im Rechner, insbesondere Festkomma- und Fließkommadarstellung vermittelt. Die Studierenden lerne die Bausteine der Digitaltechnik, wie Logikfunktionen, Schaltwerke, Schaltnetze, Normalformen, Minimierung von Schaltnetzen, Automaten, Digitalspeicher kennen und erhalten einen Überblick über den prinzipiellen Aufbau eines Rechners. Es werden zudem grundlegende Kenntnisse in der imperativen und objektorientierten Programmierung vermittelt. Darüber hinaus werden verschiedene grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen behandelt. Die Studierenden erhalten einen Überblick über Programmierung und Programmiersprachen, sowie Grundlegende Datenstrukturen und Grundelemente einer Programmiersprache. Die Studierenden erhalten einen Überblick über die Werkzeuge der prozeduralen Programmierung und der objektorientierten Programmierung und erlernen die Praxis des Programmierens in zwei Programmiersprachen. Das Modul vermittelt eine Übersicht über grundlegende Algorithmen.
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The module provides an initial overview of the concepts and methods of digital information technology and their practical implementation in circuits and computers. It lays the foundations for further lectures, primarily in the fields of information technology and automation technology. Students receive an introduction to digital technology, a definition of the terms digital technology and analog technology and learn the principle of analog-to-digital conversion (A/D conversion). There is an initial definition of information and information content and an introduction to coding. The basics of number systems and number representation in the computer, in particular fixed-point and floating-point representation, are taught. Students learn about the building blocks of digital technology, such as logic functions, switching systems, switching networks, normal forms, minimization of switching networks, automata, digital memory and gain an overview of the basic structure of a computer. Basic knowledge of imperative and object-oriented programming is also taught. In addition, various basic algorithms and data structures are covered. Students are given an overview of programming and programming languages, as well as basic data structures and basic elements of a programming language. Students are given an overview of the tools of procedural programming and object-oriented programming and learn the practice of programming in two programming languages. The module provides an overview of basic algorithms.
Einführung in Space Communications || Inroduction to Space Communications
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Signale und Kommunikationssysteme || Signals and Communication Systems
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).
MATLAB essentials
MATLAB® ist ein interaktives, matrixorientiertes Programmpaket zur Berechnung, Visualisierung und Programmierung wissenschaftlich-technischer Fragestellungen. Die Vorlesung MATLAB essentials bietet einen umfassenden Einblick in dieses vielseitige, in den Ingenieurswissenschaften weitverbreitete Werkzeug. Die Vorlesung wird als Blended-Learning Kurs angeboten und verknüpft eine Selbstlernkomponente mit Vorlesungsanteilen im Seminarstil. Anhand eines ausführlichen Skripts und ausgewählter Übungsaufgaben bereiten die Studierenden die einzelnen Lehreinheiten in weitgehend freier Zeiteinteilung zunächst selbständig in kleinen Teams am eigenen Rechner vor. Ein internet-basiertes Lernportal stellt dabei den Kontakt zum Dozenten und zu den anderen Kursteilnehmern sicher. In den begleitenden Seminarveranstaltungen werden die erarbeiteten Lösungen dann präsentiert, Problemstellen und alternative Lösungsansätze diskutiert und die Inhalte weiter vertieft. Nach einer grundlegenden Einführung in die matrixorientierte Programmierung werden verschiedene Möglichkeiten zur Visualisierung und graphischen Darstellung vorgestellt. Die Studierenden lernen die von MATLAB unterstützten Datentypen und –strukturen kennen und realisieren einfache Benutzerschnittstellen und –dialoge. Im zweiten Teil der Lehrveranstaltung werden die erlernten Techniken dann weiter vertieft und verfeinert. Die Studierenden beschäftigen sich ausführlich mit der modularen und rekursiven Programmierung unter Nutzung eingebetteter und verschachtelter Funktionen. Sie erlernen die flexible Parameterübergabe über Parameter-Value Kombinationen, werden mit den vielfältigen Möglichkeiten zum Datenimport und –export vertraut gemacht und erstellen komplexe interaktive Benutzeroberflächen mittels Callbacks.
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MATLAB® is an interactive, matrix-oriented program package for the calculation, visualization and programming of scientific and technical problems. The lecture MATLAB essentials offers a comprehensive insight into this versatile tool, which is widely used in engineering. The lecture is offered as a blended learning course and combines a self-study component with seminar-style lecture components. Using a detailed script and selected exercises, students initially prepare the individual teaching units independently in small teams on their own computers, largely at their own pace. An internet-based learning portal ensures contact with the lecturer and other course participants. In the accompanying seminars, the solutions developed are then presented, problem areas and alternative approaches to solutions are discussed and the content is further deepened. After a basic introduction to matrix-oriented programming, various options for visualization and graphical representation are presented. Students learn about the data types and structures supported by MATLAB and implement simple user interfaces and dialogs. In the second part of the course, the techniques learned are then further deepened and refined. Students deal in detail with modular and recursive programming using embedded and nested functions. They learn about flexible parameter transfer via parameter-value combinations, are familiarized with the various options for importing and exporting data and create complex interactive user interfaces using callbacks.
Praktikum Communication Technology || Practical Course: Communication Technology
Praktikum Communication Technology – Anteil SigSys: Im praktischen Teil erlernen die Studierenden auf Ebene der Nachrichtenübertragung die Bestimmung von Signalparametern und die Bestimmung des Übertragungsverhaltens von linearen und zeitinvarianten Systemen. Des Weiteren erlernen die Studierenden die messtechnische Untersuchung von Verfahren zur Amplitudenmodulation, Abtastung und Signalrückgewinnung.
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Practical course in Communication Technology - SigSys component: In the practical part, students learn how to determine signal parameters and the transmission behavior of linear and time-invariant systems at the level of message transmission. In addition, students learn the metrological investigation of methods for amplitude modulation, sampling and signal recovery.