Ingenieure stehen in der Praxis oft vor der Aufgabe, Sensor-Signale zu erfassen, aufzubereiten und auszuwerten. Aus Kosten- und Flexibilitätsgründen verlagert sich die Realisation von der klassischen analogen Elektronik hin zur digitalen Signalverarbeitung. Dieser Trend wird durch die immer billigeren Signal-Prozessoren und die neuen Mikro-Controller mit spezieller Signalverarbeitungs-Hardware beschleunigt.

Der Weiterbildungskurs (WBK) Digitale Signalverarbeitung (DSV) zeigt anhand praktischer Beispiele und ausgewählter Theoriekapitel, wie solche Fragestellungen effizient, rasch und effektiv mit den Algorithmen und Methoden der DSV gelöst werden können.

Folgende Zielgruppen werden mit dem WBK Digitale Signalverarbeitung angesprochen:

• Ingenieure FH/ETH
• Techniker HF
• Interessierte Fachpersonen

Der WBK Digitale Signalverarbeitung ist branchenübergreifend ausgelegt und fokussiert auf vielseitig einsetzbare Algorithmen und Methoden. Unter anderem sind Medizinaltechnik, Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automatisierung, Audiotechnik und Telekommunikation typische Bereiche, in denen die Verfahren der digitalen Signalverarbeitung angewendet werden.

Folgende Zielsetzungen werden mit dem WBK Digitale Signalverarbeitung verfolgt:

• Die Kursteilnehmer sind nach Abschluss des Kurses in der Lage, verschiedenste Filterarten (FIR, IIR etc.) für ihre technischen Probleme im Zeit- und Frequenzbereich anzuwenden.
• Sie verstehen den Zusammenhang zwischen Frequenz- und Zeitbereich und insbesondere die DFT/FFT-Transformation.
• Sie können einfache Multiraten- und adaptive LMS-Systeme realisieren.

Modul 1

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt Eigenschaften von digitalen Signalen (im Verhältnis zu analogen Signalen).
• Kann DDS-Prinzip erklären und softwaremässig umsetzen.
• Kennt die wichtigsten Zeit-Frequenzkorrespondenzen.

Inhalte

• Einführung digitale Signale & Systeme
• Zeit- & Frequenzverhalten
• Abtastung, AD- & DA-Wandlung
• Direkte Digitale Synthese (DDS)
• Aufsetzen des DSP-Systems für die Praktika

Modul 2

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt Eigenschaften der DFT und der z-Transformation.
• Kann einfache FIR-Filter erklären.
• Kennt Vor- und Nachteile der Blockverarbeitung verglichen mit der Sample-by-sample Signalverarbeitung.

Inhalte

• Diskrete Fourier Transformation (DFT)
• Sample-by-sample & Blockverarbeitung
• z-Transformation (Übersicht)
• Übertragungsfunktion

Modul 3

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt die Eigenschaften der verschiedenen Entwurfsverfahren von FIR-Filtern.
• Kann FIR-Filter mittels verschiedenen Verfahren herstellen.

Inhalte

• FIR-Filter (Windowing, Frequenzabtastung, Least-Square, Äquirippel)
• Linearphasige Filter
• Spezielle FIR Filter (z.B. IFIR)

Modul 4

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt die Eigenschaften der verschiedenen Entwurfsverfahren von IIR-Filtern.
• Kann IIR-Filter mittels verschiedenen Verfahren herstellen.
• Kennt die verschiedenen Strukturen von digitalen Filtern.

Inhalte

• IIR Filter
• Bilineare, impulsinvariante, matched-z Transformation
• Filter-Strukturen
• Direktformen, Serie-, Parallel-, Lattice-Strukturen

Modul 5

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kann abschätzen, ob die Signalverarbeitung im Frequenzbereich für spezifische Probleme von Vorteil ist.
• Kennt Overlap-save & -add Verfahren.

Inhalte

• Signalverarbeitung im Frequenzbereich
• Fast Fourier Transformation (FFT)
• Overlap-save & -add Verfahren
• Zero-Padding

Modul 6

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt die Grundlegenden Eigenschaften der MR.
• Kann Down- und Upsampling umsetzen.

Inhalte

• Multiraten Signalverarbeitung (MR)
• Interpolation, Dezimation, Polyphasenfilter

Modul 7

Lernziele

Der Kursteilnehmer

• Kennt das Verhalten vom LMS-Algorithmus.
• Kann LMS-Algorithmus programmieren.

Inhalte

• Stochastische Signale
• Adaptive Systeme (LMS-Algorithmus)
• Ausblick LS

Der WBK Digitale Signalverarbeitung besteht aus 7 Theorie-Abenden à 4 Lektionen. Die Theorie wird mit Übungen illustriert und gefestigt.

Praktisch angewendet wird das erworbene Wissen im Rahmen von 7 Praktikumsaufgaben, die selbständig in der jeweiligen Firma oder zu Hause programmiert und ausgemessen werden.

Die Praktikumsaufgaben werden auf dem Evaluation-Modul EVM5515 durchgeführt, welches einen 16-bit low-power DSP TMS320C5515 beinhaltet. Dieses Evaluation-Board wird den Teilnehmern für die Kursdauer kostenlos zur Verfügung gestellt und kann, falls gewünscht, zu einem Vorzugspreis erworben werden.

Studiendauer

Der WBK Digitale Signalverarbeitung umfasst 7 Abende à 4 Lektionen, also insgesamt 28 Präsenzlektionen. Zudem sind nebst der Vor-und Nachbereitung der Vorlesungslektionen 6 selbständig durchzuführende Praktika zu je durchschnittlich 4h durchzuarbeiten.

Studienzeiten

Jeweils Mittwochabend von 17:15 - 20:35 Uhr während 7 aufeinanderfolgenden Wochen.

Auszug Dozierendenliste:

• Prof. Dr. Marcel Rupf
• Prof. Hanspeter Hochreutener
• Dr. Sigi Wyrsch

Es sind keine speziellen Voraussetzungen für den Weiterbildungskurs notwendig, doch empfehlen wir, dass die Teilnehmenden entweder eine einschlägige Ausbildung absolviert haben (z.B. Elektrotechnik) oder gute Kenntnisse in den Gebieten Signale & Systeme, Signalverarbeitung oder Programmierung vorweisen können.

Wir erwarten, dass jeder Teilnehmer einen leistungsfähigen Laptop zum Weiterbildungskurs mitbringt, auf dem die Entwicklungsumgebung «Code Composer Studio (CCS)» (freeware) installiert werden kann. Es wäre ideal, wenn die Teilnehmenden MATLAB (oder Octave, open source) zur Verfügung hätten (auf ihrem Laptop oder in der Firma).

Wir führen keine Wartelisten und bieten keine Platzreservationen an.

Sollte bei der vorangehenden Durchführung ein Platz frei werden, berücksichtigen wir die Reihenfolge gemäss Anmeldeeingang.