Modulhandbuch Master Medientechnologie

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1 Modulhandbuch Master Medientechnologie tudienordnungsversion: 2013 gültig für das Wintersemester 2016/17 Erstellt am: 01. November 2016 aus der O Datenbank der TU Ilmenau Herausgeber: Der Rektor der Technischen Universität Ilmenau URN: urn:nbn:de:gbv:ilm1-mhb-4795

2 Inhaltsverzeichnis Name des Moduls/Fachs 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Abschluss L Fachnr. Wahlmodul: Audio Technology F 12 Applied and irtual Acoustics L 30min Audio Coding L 90min Audio ystems Technology L 120min Wahlmodul: ideotechnik F 12 ideo Coding L 60min ideosystemtechnik L ideostudioproduktion L 30min Wahlmodul: rinciples of ignal rocessing F 8 Multirate ignal rocessing L Digital ignal rocessing L 90min Wahlmodul: Advanced ignal rocessing F 8 Advanced sychoacoustics L 30min Adaptive and Array ignal rocessing L 120min Wahlmodul: ignalverarbeitungshardware F 9 Eingebettete ysteme / Mikrocontroller L 30min ignalprozessortechnik L 30min Wahlmodul: rinciples of Communications ystems F 10 Digital Broadcasting ystems L 30min Mobile Communications L 120min Wahlmodul: Development of Communications ystems F 8 Hardware Description with HDL L Implementation of Broadcasting ystems L 30min Wahlmodul: raktische Informatik F 10 Multimediale Web-Applikationen L 30min oftwaretechnik L 90min Telematik L 90min Wahlmodul: Bildverarbeitung F 9 Erfassung und erarbeitung von 3D-Daten L 60min Farbmetrisches raktikum L

3 Grundlagen der Farbbildverarbeitung L 60min Wahlmodul: Mensch-Maschine-Kommunikation F 11 Media ystems Engineering L Usability Engineering L Mensch-Maschine-Interaktion L Wahlmodul: Lichttechnik F 9 hysiologische Optik und sychophysik L 30min tudiobeleuchtung L Beleuchtungstechnik L 30min Wahlmodul: Optik F 9 Bewertung optischer ysteme L Technische Optik L 90min Wahlmodul: E-Learning MO 6 E-Learning-Technik L E-Learning-Didaktik L Wahlmodul: irtuelle Realität F 10 Interaktive Computergrafiksysteme / irtuelle Realität L 60min irtuelle roduktentwicklung L Computerspiele L irtual Reality in industriellen Anwendungen L 60min Wahlmodul: Kompetenzfächer MO 7 Forschungsseminar L Wissenschaftliche Methoden und Experimente L Information retrieval L rojektmanagement L 90min flichtmodul: Medienwirtschaft / Medienwissenschaft F 5 rüfungsleistung 1 L rüfungsleistung 2 L flichtmodul: Medienprojekt F 10 Medienprojekt L Master-Arbeit mit Kolloquium F 30 Abschlusskolloquium L 45min Masterarbeit MA

4 Modul: Wahlmodul: Audio Technology Modulnummer: 8254 Modulverantwortlich: rof. Dr. Karlheinz Brandenburg Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Applied and irtual Acustics Educational Objectives: The students are enabled to name and to understand the fundamentals of acoustic components and processes. This includes recording, coding, and reproduction. The students learn to analyze and to assess audio technologies and systems from the viewpoint of auditory perception. The lecture series gives the student the ability to consider both auditory perception and acoustical physical effects for the technical realization of processes, components, and systems. election of Topics: Fundamentals of Acoustics Fundamentals of vibration theory, eigenoscillation and eigenfrequencies Fundamentals and applications in building acoustics and room acoustics Fundamentals of physiology of hearing and psychoacoustics Reproduction systems, audio file formats and auralization Microphone arrays hysical modeling of room acoustics Mathematical modeling of room acoustics Noise Audio ystems Technology The lecture series enables the students to identify, interpret, analyze, and validate current digital audio systems and technologies. The students are able to describe and categorize modern digital audio software and hardware components. One result is to raise awareness of pitfalls of the design process of current audio systems and to be able to understand and validate the design process. Overview of digital audio techniques: Analogue to digital conversion Dithering ample Rate Conversion DFT / FFT basics Digital Filters Audio ignal Restoration, Digital Amplifier and ublic Address Digital ound ynthesis and Manipulation Music Information Retrieval Audio Coding Educational Objectives: After attending the lecture and solving the homework assignments, the students should be able to have enough basic understanding of high quality audio coding to implement encoders and decoders or participate in ongoing research in the area. election of Topics: In depth introduction into coding of high quality audio signals. The lecture series comprises of three major parts: - First, an introduction into the main algorithms used in high quality audio coding (filterbank, psychoacoustic model, quantization and coding) - econd, an introduction into some of the most used formats for high quality audio coding with an emphasis on the MEG Audio standards (MEG-1 including M3, MEG-2 including AAC, MEG-4 including HeAAC) eite 4 von 104

5 - Third, current research topics and specialized audio coding formats like lossless coding, very low delay coding, parametric coding etc. orraussetzungen für die Teilnahme Bachelor in media technology or electrical engineering eite 5 von 104

6 Modul: Wahlmodul: Audio Technology Applied and irtual Acoustics Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 30 min prache: English, auf Nachfrage Deutsch Fachnummer: 8256 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Karlheinz Brandenburg W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen orkenntnisse rior knowledge is needed: flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Gestufte Noten Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The students are enabled to name and to understand the fundamentals of acoustic components and processes. This includes recording, coding, and reproduction of audio. The students learn to analyze and to assess audio technologies and systems from the viewpoint of auditory perception and technical realization. The lecture series gives the student the ability to consider both auditory perception and acoustical physical effects for the technical realization of processes, components, and systems. Basics in engineering sciences like digital signal processing and fundamentals in system theory, Basics in acoustics and electroacoustics 2181 Inhalt A list and overview about the topics is given below. Most of the topics are part of the lecture and the practical seminar. Wave equations (derivation and solution of the wave equation, direct sound, diffuse sound, reverberant radius, reflection, scattering, diffraction, absorption by surfaces and by air, reverberation time, impulse response) Room acoustics and simulation (hysical modeling of room acoustics; Mathematical modeling of room acoustics - mirror source method, raytracing, beam forming) Loudspeaker working principles and design Auralization Binaural synthesis (inludes basics in spatial listening and the technical realization of a synthesis system) Multi-channel audio system (Ambisonics, Wave Field ynthesis) Microphone arrays Building acoustics noise Medienformen Lecturer Notes, ractical eminars, Computer Based Training see also: Literatur eite 6 von 104

7 Kuttruff H.: Akustik - Eine Einführung Zwicker E., Fast H.: sychoacoustics - Facts and Models Jens Blauert (Autor), John. Allen (Übersetzer): patial Hearing - Revised Edition: The sychophysics of Human ound Localization [Englisch] tefan Weinzierl: Handbuch der Audiotechnik, pringer, everal single topic related literature (see the lecture and seminars) verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 7 von 104

8 Modul: Wahlmodul: Audio Technology Audio Coding Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ 90 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Englisch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Fachnummer: 5655 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Gerald chuller Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F In der orlesung und Übung soll in das Thema Audiocodierung mit genügender Tiefe eingeführt werden, daß die Hörer aktuelle erfahren nicht nur verstehen und implementieren können, sondern über die Grundkenntnisse verfügen, um an der Entwicklung neuer erfahren mitarbeiten zu können. orkenntnisse Digitale ignalverarbeitung Inhalt ertiefende Einführung in die Codierung von Audiosignalen hoher Qualität. Grobgliederung: - Grundlegende Bausteine eines Audiocodierverfahrens - tandards - aktuelle Forschungsthemen in der Audiocodierung Details: 1. Overview 2. sychoacoustics 3. Quantization and Coding 4. Filterbanks 1 5. Filterbanks 2; 6. MEG-1/2 BC Audio 7. AC 8. MEG-2/4 AAC 9. Audio Quality Assessment 10. arametric Coding 11. tereo Coding 12. rediction and Lossless Coding 13. IntMDCT 14. Ultra Low Delay Coder Medienformen kript, Overheadprojektor, Beamer Übungen mit Matlab Literatur Marina Bosi, Richard E. Goldberg: Introduction to Digital Audio Coding and tandards, Kluwer Academic ublishers; Auflage: 1 (Dez. 2002), IBN: alternative studienbegleitende rüfungsleistung (rüfungsanmeldung zu Beginn des emesters), zusammengesetzt aus 35 unkten schriftlicher Test in Mitte des emesters und 35 unkten final schriftlicher Test und 30 unkten Hausaufgaben/Hausarbeit, Test muss bestanden werden - alternative course-related examination (examination registration at the beginning of the semester), consisting of 35 points writtten midterm (in the end of November) test and 35 points final written test and 30 points homework, test must be passed verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 ertiefung IKT Master Communications and ignal rocessing eite 8 von 104

9 Master Medientechnologie 2009 eite 9 von 104

10 Modul: Wahlmodul: Audio Technology Audio ystems Technology Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 120 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Englisch, auf Nachfrage flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Deutsch Fachnummer: 8255 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Karlheinz Brandenburg Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The lecture series enables the students to identify, interpret, analyze, and validate current digital audio systems and technologies. The students are able to describe and categorize modern digital audio software and hardware components. One result is to raise awareness of pitfalls of the design process of current audio systems and to be able to understand and validate the design process. orkenntnisse Basics in engineering sciences like digital signal processing and fundamentals in system theory, Basics in acoustics and electroacoustics Inhalt Overview about the main topics: Analogue to digital conversion Dithering ample Rate Conversion DFT / FFT basics and applications Digital Filters Audio ignal Restoration, Digital Amplifier and ublic Address Digital ound ynthesis and Manipulation Music Information Retrieval Medienformen Lecturer Notes, ractical eminars, Computer Based Training Literatur Zölzer, U.: "Digital Audio ignal rocessing", Wiley, Kahrs, M. and Brandenburg, K.: "Applications of Digital ignal rocessing to Audio and Acoustics", Kluwer Academic ublishers, ary,., Heute, U., and Hess, W.: "Digitale prachsignalverarbeitung", B.G. Teubner tuttgart, everal topic specific literature is given during the lecture 2181 eite 10 von 104

11 verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 11 von 104

12 Modul: Wahlmodul: ideotechnik Modulnummer: 8279 Modulverantwortlich: rof. Dr. Alexander Gerd Raake Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Den tudierenden werden in diesem Modul vertiefte Kenntnisse der ideo-codierung und -ignalverarbeitung, der ideosystemtechnik und der vernetzten roduktionssysteme im Medienbereich vermittelt. ie werden dadurch in die Lage versetzt, ideosysteme zu entwickeln, an konkreten raxisanforderungen anzupassen und miteinander zu vernetzen. orraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse über die ideosignalverabeitung und ideoproduktionstechnik; z.b. erworben durch den Besuch der Module "ignale und ysteme 1" und "ideotechnik" im Bachelor-tudiengang Medientechnologie eite 12 von 104

13 Modul: Wahlmodul: ideotechnik ideo Coding Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ 60 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Deutsch und Englisch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Fachnummer: 8282 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Gerald chuller Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Befähigt zu sein, ideoverarbeitungs und -codierverfahren zu verstehen, passend einzusetzen, und zu entwerfen. orkenntnisse + ignals and ystems + Grundlagen der ideotechnik Inhalt + 2-D und 3-D signal processing (2-D z-transform, 2-D filter banks and Wavelets, also 3-D for motion compensation) + Motion estimation and compensation + rediction + sycho-optical effects (CF, motion blurring...) + application in coding + Image processing + 3-D video Medienformen Laptop, Moodle2, ython, Folien Literatur - H.R. Wu (Editor), K.R. Rao (Editor): Digital ideo Image Quality and erceptual Coding - J.. Lim: Two-Dimensional ignal and Image rocessing - Gonzalez, Woods: Digital Image rocessing - uri, Chen: Multimedia ystems, tandards, and Networks -ereira, Ebrahimi: MEG-4 Book - alternative studienbegleitende rüfungsleistung (rüfungsanmeldung zu Beginn des emesters), zusammengesetzt aus 70 unkten schriftlicher Test (abhaengig von der Teilnehmeranzahl) und 30 unkten Hausaufgaben/Hausarbeit, Test muss bestanden werden - alternative course-related examination (examination registration at the beginning of the semester), consisting of 70 points written test (depending on number of participants) and 30 points homework, test must be passed verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie eite 13 von 104

14 Master Medientechnologie 2009 eite 14 von 104

15 Modul: Wahlmodul: ideotechnik ideosystemtechnik Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ prache: Englisch Fachnummer: 8280 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Alexander Gerd Raake Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Diese Lehrveranstaltung gibt einen Überblick über die derzeitige ideosystemtechnik und deren neuesten Entwicklungen. Damit werden die tudierenden in die Lage versetzt, ideosysteme zu entwickeln und zu bewerten. orkenntnisse Grundlagen der ideotechnik, ideoproduktionstechnik (ideotechnik 1) Inhalt Inhalt der orlesungen / Content of the Lectures: Interfaces, MEG tandards, rotocols, IT, Display Technology, irtual tudio, UHD, HDR, Tone mapping, ost production, cene analysis, 3D video (Geometry aspects, depth-based image rendering), Motion capture and effects, 360 video, ideo R Übungen / Tutorials: UHD, HDR, Tone mapping, Color grading, ost production, cene analysis, irtual tudio, 3D video Medienformen orlesungsskript, ideo-demos Literatur Charles A. oynton: Digital ideo and HD, Elsevier Ltd, Oxford 2012 A. Bovik: Handbook of Image & ideo rocessing, Elsevier 2005 U. Reimers: Digitale Fernsehtechnik, pringer 1997 flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Gestufte Noten Die alternative rüfungsleistung setzt sich wie folgt zusammen: ommersemester - schriftliche rüfung: 80% (120 min; für das Bestehen müssen 40% der unkte erreicht werden) - eminarvortrag: 20% (räsentation von 30 min; Diskussion von min) - Im praktischen eminar können zusätzliche Bonuspunkte erworben werden (max. 20%). Wintersemester - mündliche rüfung 80% (30 min) - eminarvortrag: 20% (räsentation von 30 min; Diskussion von min) - Im praktischen eminar erworbene zusätzliche Bonuspunkte werden angerechnet (max. 20%). Grading scheme: 2182 eite 15 von 104

16 ummer Term - Written Examination: 80% (120 min: 40% minimum to pass) - eminar talk: 20% (30 min presentation, min discussion) - ractical part: Bonus points (maximal 20%) Winter Term - Oral Examination: 80% (30 min) - eminar talk: 20% (30 min presentation, min discussion) - ractical part: Bonus points (maximal 20%) verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 16 von 104

17 Modul: Wahlmodul: ideotechnik ideostudioproduktion Fachabschluss: tudienleistung mündlich 30 min prache: English Fachnummer: 8281 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Alexander Gerd Raake Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The students learn to understand the video production chain. They can classify and analyze different processes from the viewpoint of visual perception. The students get practical experience in some selected fields of video production and learn to present them. orkenntnisse Basics in video technology Inhalt Inhalt der orlesungen / Content of the Lectures: isual perception, 2D Image processing, ideo coding, ideo quality, Networked studio and synchronization, ideo quality: ubjective tests, rocessing: eminar, ideo studio work-flow & technology, Coding settings for different purposes, ideo quality: Models, Camera: Optics, Technical evaluation of cameras: eminar, Measurement results eminarthemen / eminars about: Technical evaluation of cameras; rocessing; Coding settings for different purposes; ubjective tests in video quality; video quality models Medienformen resentation and practical seminar Literatur J. Whitaker and B. Benson, ideo and Television Engineering, McGraw Hill, 2000 U. chmidt, rofessionelle ideotechnik, pringer. Winkler, Digital ideo Quality, John Wiley & ons, 2005 A. Bovik, Handbook of Image and ideo rocessing, 2nd Edition, Elsevier, 2010 I. E. Richardson, H.264 and MEG-4 ideo Compression: ideo Coding for Next-generation Multimedia, John Wiley & ons, 2003 J. Kurose, K. Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach, 6th Edition, erson, 2012 G. Christobal,. chelkens, H. Thienpont, Optical and Digital Image rocessing: Fundamentals and Applications, Wiley- CH, Bruce,. Green, M. Georgeson, isual erception, sychology ress, 2004 E.B. Goldstein, ensation and erception, 9th Edition, Wadsworth Cengage Learning, 2014 flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Testat / Generierte Noten 2182 eite 17 von 104

18 Die tudienleistung setzt sich wie folgt zusammen: - mündliche rüfung 30% (30 min) - eminarvortrag: 30% - praktisches eminar: 40% Für ein positives Ergebnis muss die mündliche rüfung bestanden und der eminarvortrag gehalten werden. Grading scheme: - Oral examination: 30% (30 min) - eminar talk: 30% - ractical part and presentation: 40% For a positive result must be passed the oral examination and the seminar lecture. verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 18 von 104

19 Modul: Wahlmodul: rinciples of ignal rocessing Modulnummer: 8286 Modulverantwortlich: rof. Dr. Gerald chuller Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse The principles of signal processing, which are presented in this module, are at the basis of a broad range of algorithms and applications. Examples are audio, speech, image, and video coding and processing, pattern recognition, information retrieval, wireless communications,... orraussetzungen für die Teilnahme eite 19 von 104

20 Modul: Wahlmodul: rinciples of ignal rocessing Multirate ignal rocessing Fachabschluss: tudienleistung alternativ prache: Englisch Fachnummer: 8287 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Gerald chuller Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F At the end of the course the student is able to understand, design, and apply multirate signal processing systems, as filter banks, transforms, or Wavelets, to multimedia systems. orkenntnisse ignals and ystems Basics of digital signal processing Inhalt - ampling in 1 and more dimensions (Images...) - z-transforms in multirate systems - Filter banks for coding applications - olyphase representation - Low Delay Filter banks - Application examples Medienformen lides, website, Moodle2 Literatur - Multirate ystems And Filter Banks (rentice Hall ignal rocessing eries) by.. aidyanathan - Multirate Digital ignal rocessing: Multirate ystems - Filter Banks - Wavelets by N. J. Fliege -Wavelets and Filter Banks by Gilbert trang and Truong Nguyen flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Testat / Generierte Noten 30% homeworks (eminar homeworks in Matlab/Octave and ython), 70% written test (90 minutes), exam must be passed verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 ertiefung IKT 2184 eite 20 von 104

21 Modul: Wahlmodul: rinciples of ignal rocessing Digital ignal rocessing 2 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Englisch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Fachnummer: 6439 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Gerald chuller Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The students learn to identify, solve and evaluate problems in the various fields of digital signal processing. ermittlung von vertiefenden Kenntnissen auf dem Gebiet der digitalen ignalverarbeitung. orkenntnisse Basic knowledge of signal processing(bachelor), Basic knowledge of signal and system theory Bachelorabschluß mit Kenntnissen zu den Grundlagen der digitalen ignalverarbeitung. Inhalt - Analytical signals and spektra - nonuniform sampling and interpolation - - state space analysis of digital filters - Wiener filter, Kalman filter and its application - oice recognition applications (linear prediction, dynamic time worping, Midden Markov modelling) Medienformen cript, Literatur James H. McClellan, Ronald W. chafer, Mark A. Yoder: "ignal rocessing First"; earson Education International 2003 aeed. aseghi: "Advanced Digital ignal rocessing and Noise Reduction"; Wiley & ons Ltd UK 2008 W.Utschik, H.Boche, R.Mathar: "Robust ignal rocessing for Wireless Communications"; pringer-erlag 2008 George J. Miao: "ignal rocessing Digital Communications" ; Artec House Inc.2007 John G. roakis; Maoud alehi: "Digital Communications"; McGraw-Hill verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 21 von 104

22 Modul: Wahlmodul: Advanced ignal rocessing Modulnummer: 8288 Modulverantwortlich: rof. Dr. Karlheinz Brandenburg Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Adaptive and Array ignal rocessing Educational Objectives: The fundamental concepts of adaptive filters and array signal processing are developed in class. The students understand the relationships between temporal and spatial filters, as well as the principle of high-resolution parameter estimation, and they are able to adapt their knowledge to other scientific disciplines. The students are able to develop or improve algorithms and to evaluate their performance in an analytical manner or by simulations. Futhermore, the students are enabled to read and understand current research publications in the areas of adaptive filters and array signal processing and they can use these concepts and results for their own research. election of Topics: 1 Introduction 2 Mathematical Background 3 Adaptive Filters 4 High-Resolution arameter Estimation 5 Tensor-Based ignal rocessing 6 Maximum Likelihood Estimators Advanced sychoacoustics Educational Objectives: The course will enable students to perform psychoacoustic research and thus enable a deep understanding of current topics in psychoacoustics. election of Topics: 1. hort repetition of basics in psychoacoustics 2. patial hearing: state of the art, open questions 3. HD audio and hearing 4. tatistics for listening tests orraussetzungen für die Teilnahme Bachelor in media technology or electrical engineering eite 22 von 104

23 Modul: Wahlmodul: Advanced ignal rocessing Advanced sychoacoustics Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 30 min prache: Englisch, auf Nachfrage Deutsch Fachnummer: 8289 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Karlheinz Brandenburg Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 68 W: 2.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The course will enable students to perform psychoacoustic research and thus enable a deep understanding of current topics in psychoacoustics. orkenntnisse Fundamentals in digital signal processing Inhalt <ol><li>hort repetition of basics in psychoacoustics</li><li>patial hearing: state of the art, open questions</li><li>hd audio and hearing</li><li>tatistics for listening <a id="_glita_0" style="background: none repeat scroll 0% 0% transparent! important; border: medium none! important; display: inline-block! important; text-indent: 0px! important; float: none! important; font-weight: bold! important; height: auto! important; margin: 0px! important; min-height: 0px! important; minwidth: 0px! important; padding: 0px! important; text-transform: uppercase! important; text-decoration: underline! important; vertical-align: baseline! important; width: auto! important;" title="click to Continue > by Best Offers" href="#">tests<img style="background: none repeat scroll 0% 0% transparent! important; border: medium none! important; display: inline-block! important; text-indent: 0px! important; float: none! important; font-weight: bold! important; height: 10px! important; margin: 0px 0px 0px 3px! important; min-height: 0px! important; min-width: 0px! important; padding: 0px! important; text-transform: uppercase! important; text-decoration: underline! important; vertical-align: super! important; width: 10px! important;" src=" alt="" /></a></li></ol> Medienformen Lecture, alternating with experiments (in the listening test lab) and presentations about short student projects Literatur to be announced see also: flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Gestufte Noten 2181 verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 eite 23 von 104

24 Master Medientechnologie 2009 eite 24 von 104

25 Modul: Wahlmodul: Advanced ignal rocessing Adaptive and Array ignal rocessing Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 120 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Englisch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Fachnummer: 5581 Fachverantwortlich: rof. Dr. Martin Haardt rüfungsnummer: Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 105 W: 4.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The fundamental concepts of adaptive filters and array signal processing are developed in class. The students understand the relationships between temporal and spatial filters, as well as the principle of high-resolution parameter estimation, and they are able to adapt their knowledge to other scientific disciplines. The students are able to develop or improve algorithms and to evaluate their performance in an analytical manner or by simulations. Futhermore, the students are enabled to read and understand current research publications in the areas of adaptive filters and array signal processing and they can use these concepts and results for their own research. orkenntnisse Bachelorabschluß Inhalt 1 Introduction - Adaptive Filters - ingle channel adaptive equalization (temporal filter) - Multi channel adaptive beamforming (spatial filter) 2 Mathematical Background 2.1 Calculus - Gradients - Differentiation with respect to a complex vector - Quadratic optimization with linear constraints (method of Lagrangian multipliers) 2.2 tochastic processes - tationary processes - Time averages - Ergodic processes - Correlation matrices 2.3 Linear algebra - Eigenvalue decomposition - Eigenfilter - Linear system of equations - Four fundamental subspaces - ingular value decomposition - Generalized inverse of a matrix 2111 eite 25 von 104

26 - rojections - Low rank modeling 3 Adaptive Filters 3.1 Linear Optimum Filtering (Wiener Filters) - rinciple of Orthogonality - Wiener-Hopf equations - Error-performance surface - MME (minimum mean-squared error) - Canonical form of the error-performance surface - MME filtering in case of linear Models 3.2 Linearly Constrained Minimum ariance Filter - LCM beamformer - Minimum ariance Distortionless Response (MDR) spectrum: Capon's method - LCM beamforming with multiple linear constraints 3.3 Generalized idelobe Canceler 3.4 Iterative olution of the Normal Equations - teepest descent algorithm - tability of the algorithm - Optimization of the step-size 3.5 Least Mean quare (LM) Algorithm 3.6 Recursive Least quares (RL) Algorithm 4 High-Resolution arameter Estimation - Data model (DOA estimation) - Eigendecomposition of the spatial correlation matrix at the receive array - ubspace estimates - Estimation of the model order 4.1 pectral MUIC - DOA estimation - Example: uniform linear array (ULA) - Root-MUIC for ULAs - eriodogram - MDR spatial spectrum estimation (review) 4.2 tandard ERIT - election matrices - hift invariance property 4.3 ignal Reconstruction - L solution - MDR / BLUE solution - Wiener solution (MME solution) - Antenna patterns 4.4 patial smoothing 4.5 Forward-backward averaging 4.6 Real-valued subspace estimation D Unitary ERIT - Reliability test - Applications in Audio Coding 4.8 Multidimensional Extensions - 2-D MUIC - 2-D Unitary ERIT - R-D Unitary ERIT 4.9 Multidimensional Real-Time Channel ounding 4.10 Direction of Arrival Estimation with Hexagonal EAR Arrays 5 Tensor-Based ignal rocessing 5.1 Introduction and Motivation 5.2 Fundamental Concepts of Tensor Algebra 5.3 Elementary Tensor Decompositions - Higher Order D (HOD) eite 26 von 104

27 - CANDECOM / ARAFAC (C) Decomposition 5.4 Tensors in elected ignal rocessing Applications 6 Maximum Likelihood Estimators 6.1 Maximum Likelihood rinciple 6.2 The Fisher Information Matrix and the Cramer Rao Lower Bound (CRLB) - Efficiency - CRLB for 1-D direction finding applications - Asymptotic CRLB Medienformen kript, Overheadprojektor, Beamer Literatur G. trang, Introductionto Linear Algebra, Wellesley-Cambridge ress, Wellesley, MA, G. trang, Linear Algebra anditsapplications, Harcourt BraceJovanovich, an Diego, CA, 3rd edition, Haykin, Adaptive Filter Theory, rentice-hall, 4th edition, H. L. an Trees, Optimum Array rocessing, John Wiley & ons, Inc., New York, NY, L. L. charf, tatistical ignal rocessing, Addison-Wesley ublishing Co., T. K. Moon and W. C. tirling, MathematicalMethodsandAlgorithmsfor ignal rocessing, rentice-hall, A. H. ayed, Fundamentalsof Adaptive Filtering, John Wiley & ons, Inc., New York, NY, M. Kay, Fundamentals of tatistical ignal rocessing, Estimation Theory, rentice-hall, Englewood Cliffs, N.J., M. Haardt, EfficientOne-, Two-, and Multidimensional High-Resolution Array ignal rocessing, haker erlag, Haykinand M. Moher, Modern Wireless Communications, earson Education, Inc., T. Kaiser, A. Bourdoux, H. Boche, editors, mart Antennas tate of The Art, Hindawi ublishing Corporation, A. aulraj, R. Nabar, and D. Gore, Introductionto pace-time Wireless Communications, Cambridge University ress, A. Hjørungnes, Complex-valued matrix derivatives: with applications in signal processing and communications, Cambridge University ress, M. Haardt, M. esavento, F. Roemer, and M. N. El Korso, ubspacemethodsandexploitationofspecialarraystructures,in Academic ress Library in ignal rocessing: olume 3 - Array and tatistical ignal rocessing (A. M. Zoubir, M. iberg, R. Chellappa, and. Theodoridis, eds.), vol. 3, pp , Elsevier Ltd., 2014, Chapter 15, IBN verwendet in folgenden tudiengängen Master Ingenieurinformatik 2014 Master Ingenieurinformatik 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Medientechnologie 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 ertiefung ET Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 ertiefung ET Master Medientechnologie 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 ertiefung ET Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung AM eite 27 von 104

28 Modul: Wahlmodul: ignalverarbeitungshardware Modulnummer: 8290 Modulverantwortlich: rof. Dr. Ralf ommer Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse Ausgehend von grundsätzlichen D Architekturen und D- spezifischen internen erarbeitungsschritten lernen die tudierenden die grundlegenden Zusammenhänge zur Echtzeitsignalverarbeitung auf Rechnerplattformen kennen. Mit dem Kennenlernen der Unterschiede zwischen dem ignalprozessor und dem Microcontroller gewinnt der tudent das ystemverständnis für effektive Einsatzmöglichkeiten zur Realisierung von ignalverarbeitungsprozeduren in Echtzeit. Mit dem Kennnis über die dazu notwendige Festkomma- und Gleitkommaarithmetik wird das erständnis für mögliche Genauigkeiten und Dynamikumfang einer Lösung vertieft, und in erbindung mit rogrammiertechniken in Assembler und Hochsprache "C" werden die tudierenden befähigt, erste kleinere Echtzeitlösungen selbständig zu programmieren. In einem fakultativen raktikum können besonders interessierte tudenten mit dem Ziel einer weiteren raxisbefähigung auf Festkomma- und Gleitkommaprozessoren ihre Lösungen implementieren und testen. Mit dem internationalen ergleich der leistungsbestimmenden arameter von D s wird in erbindung mit Beurteilungs- und Auswahlkriterien eine ystematik entwickelt, die dem tudenten in späteren Arbeiten in der Industrie die Entscheidungsfindung zur Auswahl der geeignetsten D-lattform für die Entwicklung von ignalverarbeitungslösungen erleichern soll. Der praktische Bezug wird untermauert durch die Nutzung von D-Boards und zugehörigen oftware-entwicklungsumgebungen. Einbezogen werden dabei auch die relevanten Toolboxen unter MATLAB einschließlich IMULINK als professionelles Werkzeug für den Entwurf von Modellen und der Generierung von Code für eine entsprechende Zielhardware. Diese erworbene Fachkompetenz ist gefragt in sehr vielen Anwendungen der Informations- und Kommunikationstechnologien, Informatik, Maschinenbau und Medientechnologien. Weiterhin sind die tudierenden in der Lage Mikrocontrollersysteme sowohl hardwaretechnisch wie auch softwaretechnisch zu konzipieren und zu implementieren. ie besitzen die Fähigkeit verschiedene Applikationsfelder bzgl. des Einsatzes von Mikrocontrollern zu bewerten und zu analysieren und auf der Basis neuester Mikrocontrollertechnologien wie I-Cores (OCs) adäquate Lösungsansätze zu erarbeiten. Eine weitere Basis dafür ist das Wissen über diverse Mikrocontroller-Familien und die Fähigkeit diese bzgl. ihrer Eigenschaften spezifizieren und kategorisieren zu können. orraussetzungen für die Teilnahme Digitale chaltungstechnik eite 28 von 104

29 Modul: Wahlmodul: ignalverarbeitungshardware Eingebettete ysteme / Mikrocontroller Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 30 min prache: Deutsch Fachnummer: 1332 Fachverantwortlich: Dr. teffen Arlt Medienformen W nach Fachsemester owerpoint-räsentation, Tafel, Folien, EA-Kit rüfungsnummer: Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 105 W: 4.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: Lernergebnisse / Kompetenzen orkenntnisse Digitale chaltungstechnik Inhalt 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden sind in der Lage, Mikrocontrollersysteme sowohl hardwaretechnisch wie auch softwaretechnisch zu konzipieren und zu implementieren. ie besitzen die Fähigkeit, verschiedene Applikationsfelder bzgl. des Einsatzes von Mikrocontrollern zu bewerten und zu analysieren und auf der Basis neuester Mikrocontrollertechnologien wie I-Cores (OCs) adäquate Lösungsansätze zu erarbeiten. Eine weitere Basis dafür ist das Wissen über diverse Mikrocontroller- Familien und die Fähigkeit diese bzgl. ihrer Eigenschaften spezifizieren und kategorisieren zu können. Aufbau eines Mikrocontrollers, Erläuterung der Funktionsblöcke, Grundlagen der chaltungstechnik (tromversorgung, Takt, Reset, Treiber, rogrammierschnittstelle etc.), Grundlagen der rogrammierung (Registerset, Flags, Adressierungsarten, Befehlssatz, Zahlenformate), externe eripherie CAN (Grundlagen CAN, chaltungsbeispiel, Codebeispiel), externe eripherie UB, ARM Controllerfamilie (Überblick, Geschichte, Anwendungsgebiete, Derivate, Tools), Dedizierte Nutztung einer Entwicklungs- u. Evaluierungsplattform auf der Basis eines ARM-Mikrocontrollers, Aspekte der rogrammierung, Betriebssysteme, Literatur M. Barr: "rogramming Embedded ystems" flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Gestufte Noten 2144 verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2008 Bachelor Technische Kybernetik und ystemtheorie 2013 Master Medientechnologie 2009 Master Medientechnologie 2013 eite 29 von 104

30 Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013 Bachelor Technische Kybernetik und ystemtheorie 2010 eite 30 von 104

31 Modul: Wahlmodul: ignalverarbeitungshardware ignalprozessortechnik Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ 30 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Fachnummer: 5184 Fachverantwortlich: Dr. Bernd Däne rüfungsnummer: Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Ausgehend von grundsätzlichen D Architekturen und D- spezifischen internen erarbeitungsschritten lernen die tudierenden die grundlegenden Zusammenhänge zur Echtzeitsignalverarbeitung auf Rechnerplattformen kennen. Mit dem Kennenlernen der Unterschiede zwischen dem ignalprozessor und dem Microcontroller gewinnt der tudent das ystemverständnis für effektive Einsatzmöglichkeiten zur Realisierung von ignalverarbeitungsprozeduren in Echtzeit. Mit dem Kennnis über die dazu notwendige Festkomma- und Gleitkommaarithmetik wird das erständnis für mögliche Genauigkeiten und Dynamikumfang einer Lösung vertieft, und in erbindung mit rogrammiertechniken in Assembler und Hochsprache "C" werden die tudierenden befähigt, erste kleinere Echtzeitlösungen selbständig zu programmieren. In einem fakultativen raktikum können besonders interessierte tudenten mit dem Ziel einer weiteren raxisbefähigung auf Festkomma- und Gleitkommaprozessoren ihre Lösungen implementieren und testen. Mit dem internationalen ergleich der leistungsbestimmenden arameter von D s wird in erbindung mit Beurteilungs- und Auswahlkriterien eine ystematik entwickelt, die dem tudenten in späteren Arbeiten in der Industrie die Entscheidungsfindung zur Auswahl der geeignetsten D-lattform für die Entwicklung von ignalverarbeitungslösungen erleichern soll. Der praktische Bezug wird untermauert durch die Nutzung von D-Boards und zugehörigen oftware-entwicklungsumgebungen. Einbezogen werden dabei auch die relevanten Toolboxen unter MATLAB einschließlich IMULINK als professionelles Werkzeug für den Entwurf von Modellen und der Generierung von Code für eine entsprechende Zielhardware. Diese erworbene Fachkompetenz ist gefragt in sehr vielen Anwendungen der Informations- und Kommunikationstechnologien, Informatik, Maschinenbau und Medientechnologien. orkenntnisse Mathematik/Elektrotechnik ignal- und ystemtheorie Digitale ignalverarbeitung Inhalt Motivation, Einsatzgebiete; trukturen, Architekturvergleiche; Grundlagen zur Echtzeitverarbeitung; Festkommaarithmetik, Gleitkommaarithmetik; Internationaler ergleich, leistungsbestimmende arameter; Beurteilungs- und Auswahlkriterien für Fest- und Gleitkommaprozessoren; Echtzeitlösungen für Texas Instruments und Analog Devices lattformen; Boards und oftwaretools für C; Entwicklungsumgebungen und Applikationsbeispiele; Assemblerprogrammierung und Hochsprachenentwicklung; Echtzeit- ignalverarbeitung auf TM 320C25 von TI und harc AD von Analog Devices. Medienformen orlesungsskript, Folien, Demo-Beispiele mit Matlab, Laptop/Beamer, Echtzeitverarbeitung auf D-Hardware Literatur 2231 eite 31 von 104

32 *Buyer s Guide to D rocessors peed, Architecture, Applications, Development Tools, upport Berkeley Design Technology, Inc *Bateman; aterson- tephens: The D Handbook Algorithms, Applications and Design Techniques rentice Hall 2002 *Lapsley; Bier; hoham; Lee: D rocessor Fundamentals Architectures, and Features Berkeley Design Technology, Inc bis 1996 *Marven & Ewers: A simple approach to DIGITAL IGNAL ROCEING Texas Instruments, 1994 *Oppenheim; chafer: Zeitdiskrete ignalverarbeitung R.Oldendurg erlag, München Wien 1992 * Insight, Analysis, and Advice on ignal rocessing Technology Als Ersatz wird die L "Einchipcontroller und Digitale ignalprozessoren / ignalprozessoren" angeboten. Turnus: Wintersemester Dozent: Dr. Bernd Däne Abschluss: eminarvortrag sowie mündliche rüfung (30min.) verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 32 von 104

33 Modul: Wahlmodul: rinciples of Communications ystems Modulnummer: 8291 Modulverantwortlich: rof. Dr. Giovanni Del Galdo Modulabschluss: Fachprüfung/Modulprüfung generiert Lernergebnisse The students get a deep insight into the physical layer properties and design criteria of mobile communications and digital broadcasting systems. They are enabled to assess different standards (terrestrial, satellite, cable) regarding their performance. The students are enabled to solve practical communications engineering tasks using MATLAB. orraussetzungen für die Teilnahme basics of signal- and system theory eite 33 von 104

34 Modul: Wahlmodul: rinciples of Communications ystems Digital Broadcasting ystems Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 30 min prache: Englisch Fachnummer: 8292 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Giovanni Del Galdo Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 105 W: 4.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F The students get a solid overview on design criteria regarding the physical layer aspects of digital broadcasting systems. This includes terrestrial, satellite-based and cable-based broadcasting technology. orkenntnisse Basic theory of signals and systems Inhalt - Basics of digital broadcasting ystems - Mobile radio propagation channel - Modulation - Basics of forward error correction - Frequency planning - Overview on the Digital ideo Broadcasting (DB) standard - Digital Radio Mondiale (DRM) - Mobile satellite radio Medienformen lides, board Literatur - Ulrich Reimers, "DB The family of International tandards", pringer - ETI norm on DB- (EN ) - ETI norm on DB-C (EN ) - ETI norm on DB-T (EN ) flichtkennz.: flichtfach Art der Notengebung: Gestufte Noten 2118 verwendet in folgenden tudiengängen Master Medientechnologie 2013 Master Medientechnologie 2009 eite 34 von 104

35 Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 ertiefung IKT eite 35 von 104

36 Modul: Wahlmodul: rinciples of Communications ystems Mobile Communications Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 120 min Art der Notengebung: Gestufte Noten prache: Englisch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Fachnummer: 5176 Fachverantwortlich: rof. Dr. Martin Haardt rüfungsnummer: Leistungspunkte: 5 Workload (h): 150 Anteil elbststudium (h): 105 W: 4.0 Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet: W nach Fachsemester Lernergebnisse / Kompetenzen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F ermittlung von vertiefenden Kenntnissen auf dem Gebiet der Mobilkommunikation. icherer Umgang mit Matlab/Octave zur Lösung komplexer Aufgaben. orkenntnisse Bachelorabschluß Inhalt 1 Introduction + Overview of mobile communication standards and applications (1G - 5G) + 5G ision and Requirements + The Wireless Channel - ath loss - hadowing - Fast fading 2 Mobile Communication Channels + Review: Representation of Bandpass ignals and ystems 2.1 ropagation Modelling + Time variance (Doppler) + Time-varying multipath channels - Transmission functions of the time-varying channel (1st set of Bello functions) - 4 ways to calculate the received signals - Identification of linear time-varing (LT) systems 2.2 tatistical Characterization of Multipath Channels + Rayleigh channel (fading) + Rician channel + Channel Correlation Functions and ower pectra of Fading Multipath Channels - Time-variations of the channel - Characterization of a WU channel (2nd set of Bello functions) 2.3 The effect of signal characteristics on the choice of a channel model + Frequency non-selective channels + Frequency selective channels - Truncated tapped delay line model of a frequency selective channel 2.4 pace-time Channel and ignal Models 2111 eite 36 von 104

37 + Generalization of the time-varying channel impulse response - First set of Bello functions extended to the spatial domain - Example: specular L paths model (continued) + Homogeneous channels (WU-HO model) + Correlation functions and power spectra extended to the spatial domain - econd set of Bello functions extended to the spatial domain - Coherence time, coherence frequency, coherence distance + Transmission functions extended to transmit and receive antenna arrays (MIMO) - Definition of the array manifold + Notation for IO, IMO, MIO, and MIMO channels - Example: L paths model (continued) + Classical IID Channel Model + Extended MIMO Channel Models - patial fading correlation at the transmit and the receive arrays > Review of the eigenvalue decomposition (ED) > General model > Kronecker model - Additional Line-of-ight (LO) component + ampled signal model for IO, IMO, MIO, and MIMO channels 3 Capacity of pace-time Channels 3.1 Differential Entropy and Mutual Information for Continuous Ensembles (review) 3.2 Capacity Theorem for the AWGN IO Case (review) 3.3 Capacity of the Flat Fading MIMO channel + Differential entropy for CCG random vectors + Choosing Rss (with and without the transmitter) - ingular alue Decomposition (D) - pecial case: uncorrelated Rayleigh fading and Mt very large + arallel patial ub-channels - Design of the precoder and the decoder for MIMO systems with CI at the transmitter - Optimum power allocation (waterpouring algorithm) with CI at the transmitter + IMO Channel Capacity + MIO Channel Capacity + Capacity of Random MIMO Channels - Ergodic vs. non-ergodic channels - Ergodic capacity > Examples, e.g., Rice, correlation - Outage capacity 3.4 Capacity of the Frequency elective MIMO channel + pace-frequency Waterpouring 4 Transmission Techniques 4.1 Bit error probability + Binary signaling over Rayleigh fading channel 4.2 Diversity techniques for fading multipath channels + Frequency diversity + Time diversity + pace diversity + ost-processing techniques - election combining, equal gain combining, maximum ratio combining, square-law combining 4.3 Approximation of the robability of ymbol Error + Fading channel with D-fold diversity + Chernoff bound + Coding gain vs. diversity gain 5 pace-time rocessing 5.1 Receive antenna diversity (IMO channel): MRC 5.2 Transmit antenna diversity + MIO channel unknown to the transmitter: Alamouti scheme (1998) + MIO channel known to the transmitter: MRT + MIMO channel unknown to the transmitter: Alamouti scheme (1998) + MIMO channel known to the transmitter: DET eite 37 von 104

38 + Definiton of the effective diversity order + ummary: Diversity of space-time-frequency selective channels 5.3 pace-time Coding without channel state information (CI) at the transmitter + pace-time Coding for frequency flat channels + pace-time codeword design criteria - definition of the pairwise error probability (E) - rank criterion - determinant criterion + Orthogonal pace-time Block Codes (OTBCs) - OTBCs for real-valued constellations - OTBCs for complex-valued constellations + patial Multiplexing (M) as a pace-time Code + Encoder tructures for patial Multiplexing (M) - horizontal encoding - vertical encoding - diagonal encoding (D-BLAT transmission) 5.4 Gains achievable with smart antennas + Array Gain + Diversity Gain + patial Multiplexing Gain + Interference Reduction Gain - frequency reuse and cluster sizes 5.5 Multi-User MIMO ystems + Block Diagonalization 5.6 Multiple access schemes + OFDM + ingle carrier vs. OFDM vs. spread spectrum Medienformen kript, Overheadprojektor, Beamer Literatur A. Goldsmith, Wireless Communications. Cambridge University ress, C. E. hannon, A mathematical theory of communication. Bell ystem Technical Journal, vol. 27, pp and , July and October, G. trang, Introduction to Linear Algebra. Wellesley-Cambridge ress, Wellesley, MA, A. aulraj, R. Nabar, and D. Gore, Introduction to pace-time Wireless Communications. Cambridge University ress, A. Hottinen, O. Tirkkonen, and R. Wichman, Multi-antennas Transceiver Techniques for 3G and Beyond. Wiley, Haykin, Communication ystems. John Wiley & ons, 4th edition, Haykin and M. Moher, Modern Wireless Communications. earson Education, Inc., F. Jondral and A. Wiesler, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und stochastischer rozesse für Ingenieure. Teubner erlag, tuttgart/leipzig, A. apoulis, robability, Random ariables, and tochastic rocesses. McGraw-Hill, 2nd edition, T.. Rappaport, Wireless Communications. rentice Hall, J. roakis, Digital Communications. McGraw-Hill, 4th edition, G. L. tüber, Mobile Communication. Kluwer Academic ublishers, 2nd edition, R. teele and L. Hanzo, eds., Mobile Radio Communications. Wiley, 2nd edition, aunders, Antennas and ropagation for Wireless Communication ystems. eite 38 von 104