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Lehrstuhl für Medizintechnik

Statistische Signalverarbeitung

Die Veranstaltung wird gehalten von
Prof. Dr.-Ing. Georg Schmitz
Vorlesungsnr.

141222

Sprache

Englisch

LP

5

SWS

4

Hier geht es weiter zu

Moodle

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Inhalt

Die Vorlesung „Statistische Signalverarbeitung“ führt in stochastische Signalmodelle und einige wichtige technische Anwendungen von stochastischen Signalen ein. Zunächst werden die wichtigsten stochastischen Prozesse für Signalmodelle, wie weißes Rauschen, Poisson-Prozesse oder Markov-Ketten, besprochen. Was die Anwendungen betrifft, so konzentriert sich die Vorlesung auf zeitdiskrete optimale Filtermethoden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Kalman-Filter, der für das Beispiel der einstufigen Vorhersage abgeleitet wird. Anschließend werden ausgewählte Methoden zur Verarbeitung stochastischer Signale besprochen: Dazu gehören insbesondere parametrische und nicht-parametrische Spektralschätzungen, Maximum-Likelihood-Schätzer, Detektoren und adaptive Filter (LMS, RLS).

Vorlesungen

Raum

ID 03/445

}
Vorlesungsbeginn

10:15

Vorlesungsende

11:45

Erste Vorlesung

Mittwoch, 14.10.2026

Übungen

Raum

ID 03/445

}
Übung beginnt

08:15

Übung endet

09:45

Die erste Übung ist am

Dienstag, 20.10.2026

Prüfung

i
Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Prüfungstermin

Individuelle Absprache

Prüfungsdauer

30 min

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Prüfungsanmeldung

FlexNow

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Ziele

Die Studierenden kennen einige wichtige Klassen von stochastischen Prozessen, die zur Modellierung von Messsignalen verwendet werden, und können für die häufigsten Anwendungsfälle geeignete Modelle auswählen, ihre Eigenschaften verstehen und diese Modelle z.B. zur Parameterschätzung anwenden. Die Studierenden haben fachspezifische Kenntnisse über wichtige Standardmethoden der stochastischen Signalverarbeitung (z.B. Kalman-Filter, adaptive Filter, Markov-Ketten und Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden) erworben und sind in der Lage, diese auf bekannte und neue Probleme anzuwenden. Durch die Übungen und Computerübungen (praktische Übung) sind die Studenten in der Lage, das Gelernte im Team praktisch umzusetzen, Lösungsansätze zu erklären, zu bewerten und zu argumentieren. Die wichtigen Grundkonzepte stochastischer Signale werden auch in englischer Sprache vermittelt, so dass die Studenten Zugang zur internationalen Literatur auf dem Gebiet der statistischen Signalverarbeitung haben.
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Voraussetzungen

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Vorkenntnisse

Kennt­nis­se sto­chas­ti­scher Si­gna­le, die denen ent­spre­chen, die in der Vor­le­sung "Sto­chas­ti­sche Si­gna­le" im Ba­che­lor-Stu­di­en­gang Elek­tro­tech­nik und In­for­ma­ti­ons­tech­nik ver­mit­telt wer­den.

Literatur

  1. Kay, Ste­ven M. „Fun­da­men­tals of Sta­tis­ti­cal Si­gnal Pro­ces­sing, Vo­lu­me I: Esti­ma­ti­on Theo­ry“, Pren­ti­ce Hall, 1993
  2. Kay, Ste­ven M. „Fun­da­men­tals of Sta­tis­ti­cal Si­gnal Pro­ces­sing, Vo­lu­me II: De­tec­tion Theo­ry „, Pren­ti­ce Hall, 1998
  3. Kay, Ste­ven M. „Fun­da­men­tals of Sta­tis­ti­cal Si­gnal Pro­ces­sing, Vo­lu­me III: Prac­tical Al­go­rithm De­ve­lop­ment „, Pren­ti­ce Hall, 2013
  4. Kay, Ste­ven M. „In­tui­ti­ve Pro­ba­bi­li­ty and Ran­dom Pro­ces­ses using MAT­LAB“, Pren­ti­ce Hall, 2005
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Sonstiges

Die Vor­le­sungs- und Übungs­un­ter­la­gen wer­den über Mood­le zur Ver­fü­gung ge­stellt. Die Selbsteinschreibung in den Kurs ist ab der ersten Vorlesung mit dem Passwort "Kalman" möglich.