Digitale Signalverarbeitung

Transkript

1 Digitale Signalverarbeitung Hans-Günter Hirsch Institut für Mustererkennung Webserver: Slide 1

2 Lehre & Forschung Lehre: Vertiefungsmodul zum Aufbau digitaler Kommunikationssysteme (Bachelor ET: Schwerpunkt Informations- & Kommunikationstechnik) Projektfächer im Bachelor ET (z.b. Bewegungsdetektion mit Webcam ) Digitale Signalverarbeitung (Master Etechnik) Spracherkennung (Master Informatik) Forschung: Sprach- und Audiosignalverarbeitung Automatische Spracherkennung Robustheit in gestörten akustischen Umgebungen Neuronale Netze, Anwendungen, z.b. Hausautomation, Hochschul-Informationsterminal Leiter des Instituts für Mustererkennung Slide 2

3 Grundkonzept analoges Signal digitales Signal Visualisierung eines Messergebnisses Sensor A/D Umsetzer Digitale Verarbeitung des Signals Steuerung einer Maschine/ Aktor z.b: Mikrofon CCD-Sensor Messwertaufnehmer bei einer Maschine D/A Umsetzer analoges Signal Slide 3

4 Gliederung Abtastung & Quantisierung Spektrum abgetasteter Signale Abtastratenwandlung SNR bei linearer, nichtlinearer und adaptiver Quantisierung Faltung eindimensionale Signale (Beispiel: Si-Funktion als Impulsantwort eines TP) zweidimensionale Signale (Beispiel: typische Filter in der Bildverarbeitung) Korrelation Definition (ein- und zweidimensional) Folgen mit speziellen Korrelationseigenschaften ( matched Filter ) ML Sequenzen zur Bestimmung von Impulsantworten (Anwendung zur Bestimmung einer Raumimpulsantwort) DFT Definition und Theoreme Analyse von Signalen im Frequenzbereich (Leckeffekt, Fensterfunktion) Systeme im Frequenzbereich (z.b. grundlegende Filter TP, BP, HP) Verfahren zum Entwurf von Filtern Verarbeitung im Frequenzbereich, z.b. schnelle Faltung Filter FIR, IIR (Z-Transformierte, Pol-/Nullstellendiagramm) Filterentwurf Adaptive Filter Slide 4

5 Spracherkennung über Telefon Komplexe Signalverarbeitung zur - Sprach(de)codierung - Kanal(de)codierung Spracherkennung - DFT - Digitale Filter GSM/ UMTS/ LTE base station MSC ISDN PSTN (ISDN) ISDN PC Spracherkennung App Slide 5 IP WLAN/Mobilfunk Google Erkenner - Sprach(trans)codierung - nichtlineare Quantisierung GSM - Global System for Mobile communication MSC - Mobile Switching Center PSTN - Public Switched Telephone Network ISDN - Integrated Services Digital Network

6 Verteilte Spracherkennung zur Hausautomation Demonstrator in Schalterdose Näherungssensor Server Spracherkennung Raspberry Pi WLAN Control Unit Slide 6

7 Präsentationsform Vorlesung Skript, in dem einige Grundlagen ausführlich(er) erläutert werden und das an einigen Stellen über die Vorlesung hinausgeht. Prüfungsrelevant sind die Inhalte, die in Vorlesung, Übung & Praktikum vermittelt werden. Freie Wiedergabe der Inhalte auf der Tafel und parallele Darstellung der Bilder per Beamer Kombination von Übung & Praktikum Eigenständiges Rechnen von Übungsaufgaben in Kombination mit experimentellen Untersuchungen und eigener Software Realisierung mit Matlab Rechnerbasiertes Praktikum mit graphischen Oberflächen zur Signalverarbeitung Einfache Bedienbarkeit Alle Oberflächen stehen jederzeit parallel zur Verfügung Slide 7

8 Literaturhinweise D.C. von Grüningen: Digitale Signalverarbeitung, VDE-AT Verlag A.V. Oppenheim, R.W. Schafer: Zeitdiskrete Signalverarbeitung, Oldenbourg Verlag J.G. Proakis, D.G. Manolakis: Introduction to Digital Signal Processing, Macmillan Publishing Company A. Lacroix: Digitale Filter, Oldenbourg Verlag H.W. Schüßler: Digitale Signalverarbeitung 2, Springer Verlag L.B. Jackson: Digital Filters and Signal Processing, Kluwer Academic Publishers P. Vary, U. Heute, W. Hess: Digitale Sprachsignalverarbeitung, Teubner Verlag J.R. Ohm: Digitale Bildcodierung, Springer-Verlag W. Burger, M.J. Burge: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag K.D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung, Teubner Verlag Slide 8