Wiley-VCH, Berlin Methoden der digitalen Signalverarbeitung Cover Vernetztes Lernen für optimalen Studienerfolg: Das neue Lehrbuch zur digitalen Signalverarbeitung mi.. Product #: 978-3-527-41360-7 Regular price: $55.14 $55.14 Auf Lager

Methoden der digitalen Signalverarbeitung

Mit interaktivem Lernprogramm und LabView-Experimenten

Stockhausen, Norbert

Cover

1. Auflage November 2016
656 Seiten, Hardcover
452 Abbildungen (452 Farbabbildungen)
Lehrbuch

ISBN: 978-3-527-41360-7
Wiley-VCH, Berlin

Kurzbeschreibung

Vernetztes Lernen für optimalen Studienerfolg: Das neue Lehrbuch zur digitalen Signalverarbeitung mit interaktiven PDFs und LabView-Experimenten zum Selber-Probieren.

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Vernetztes Lernen für optimalen Studienerfolg: Das neue Lehrbuch ist eine umfassende Einführung in die digitale Signalverarbeitung für für Studentinnen und Studenten der Ingenieur- und Naturwissenschaften. Es enthält eine Vielzahl von grafischen Darstellungen zur Visualisierung von abstrakten Inhalten und stellt eine enge Verknüpfung von Mathematik und praktischen Anwendungen her. Ein Lernprogramm auf der Basis von interaktiven PDFs stellt eine zusätzliche Möglichkeit zur Vernetzung der Lehrinhalte dar. Mit den darin beschriebenen LabView-Experimenten können eigenständige Versuche mit einer grafischen Benutzeroberfläche durchgeführt werden
In den ersten Kapiteln werden die fürs Verständnis erforderlichen mathematischen Werkzeuge wiederholt. Nach der Vorstellung der unterschiedlichen Signalarten, wie etwa stationäre, kontinuierliche und diskrete Signale, werden in den folgenden Kapiteln die Methoden der Signalverarbeitung und der Nutzen der verschiedenen Transformationen (Laplace, Fourier, Hilbert) behandelt.
Die Verbindung zwischen analogen und digitalen Signalen stellt das Kapitel über die Signalabtastung und -rekonstruktion und die dadurch verursachten zusätzlichen Eigenschaften der Abtastwerte her. Die folgenden Kapitel geben eine Einführung in die Grundlagen der Systemtheorie und der Verarbeitung nichtstationärer und zweidimensionaler Signale.
Die in einer Wertefolge enthaltene Information ist nur dann nutzbar, wenn über das zu untersuchende Objekt Vorkenntnisse vorliegen. Diese basieren auf naturwissenschaftlichen Gesetzmäßigkeiten oder Signalstrukturen, welche von Experten als kennzeichnend für den Zustand oder die Eigenschaften eines Objekts erklärt wurden. Im letzten Kapitel werden einige in verschiedenen Fachgebieten angewendeten Signalmodelle vorgestellt, darunter die Modalanalyse, Untersuchung viskoelastischer Werkstoffe, Impedanz-Spektroskopie, inverse Filterung und die Untersuchung hysteresebehafteter Systeme. Diese Anwendungen lassen sich in LabView-Experimenten nachvollziehen.

MATHEMATISCHES WERKZEUG
Komplexe Zahlen
Transformation von Funktionsvariablen
Gerade und ungerade Funktionen
Lineare Differenzialgleichungen
Mathematische Anpassung von Funktionen an Messdaten

FUNKTIONEN
Periodische Funktionen
Pulsförmige Funktionen
Unstetige Funktionen
Polynome
Logarithmus
Arcustangens-Funktion
Debye-Funktion
Komplexe Exponenzialfunktion
Chirp-Funktionen

SIGNALE
Informationsgehalt von Signalen
Determinierte Signale
Transiente Signale
Rauschsignale
Stationäre Signale
Nichtstationäre Signale
Kausale Signale
Kontinuierliche und diskrete Signale
Energiesignale
Leistungssignale
Ortsabhängige Signale
Komplexwertige Signale
Testsignale

STOCHASTISCHE ANALYSE
Zufallsprozesse
Erwartungswerte von Zufallsprozessen
Histogramm
Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktion
Zweidimensionale Zufallsprozesse

FALTUNG
Faltungsintegral
Eigenschaften der Faltung
Faltungssumme
Zyklische Faltung
Segmentierte Faltung
2D-Faltung

KORRELATION
Kreuzkorrelationsfunktion (KKF)
Eigenschaften der Kreuzkorrelations-Funktion
Autokorrelationsfunktion (AKF)
Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion
2D-Korrelation
Zyklische Korrelation
Zyklische 2D-Korrelation

FOURIER-TRANSFORMATION
Fourier-Reihen
Fourier-Integral
Fourier-Spektrum
Inverse Fourier-Transformation
Fourier-Paare
Eigenschaften der Fourier-Transformation

ABTASTUNG UND REKONSTRUKTION
Amplituden-Quantisierung
Quantisierung im Zeitbereich
Begrenzung der Messdauer
Rekonstruktion des Analogsignals

DISKRETE FOURIER-TRANSFORMATION
Quantisierung im Spektralbere
DFT-Summe
Berechnung der DFT-Summe
Zyklisches DFT-Spektrum
Leckeffekt
Fensterfunktionen
Inverse diskrete Fouriertransformation (IDFT)
Simultane FFT zweier Abtastfolgen
Fourier-Deskriptoren
Spektralanalyse von Rauschsignalen
Diskrete Fourier-Spektren
Zyklische Faltung mit der FFT
Zweikanalanalyse
Cepstrumanalyse

HILBERT-TRANSFORMATION
Hilbert-Paare
Kramers-Kronig-Relation
Eigenschaften der Hilbert-Transformation
Analytische Signale
Diskrete Hilbert-Transformation

LAPLACE-TRANSFORMATION
Laplace-Integral
Korrespondenzen der Laplace-Transformation
Eigenschaften der Laplace-Transformation
Lösung von Differenzialgleichungen im Bildbereich

SYSTEME
Lineare zeitinvariante Systeme
Reale Systeme
Kausale Systeme
Systemfunktionen
Zusammenhang zwischen den Systemfunktionen
Kenngrößen von Systemfunktionen
Zusammenschaltung von Systemen
Mechanische Modellsysteme
Elektrische Modellsysteme
Totzeit-System

ANALYSE NICHTSTATIONÄRER SIGNALE
Aufteilung nichtstationärer Signale in Teilsequenzen
Kurzzeit-Fourier-Transformation
Diskrete Kurzzeit-Fourier-Transformation
Wavelet-Transformation

2D-FOURIER-TRANSFORMATION
2D-Fourier-Integral
Eigenschaften der 2D-Fourier-Transformation
Korrespondenzen der 2D-Fourier-Transformation
2D-DFT

ANWENDUNGEN
Interpolation und Dezimierung
Modalanalyse
Relaxationsprozesse
Viskoelastische Werkstoffe
Impedanz-Spektroskopie
Analyse von Oberflächenprofilen
Inverse Filterung
Modellbildung von Oberflächenwellen-Filtern
Preisach-Modell
"Das Lehrbuch von Herrn Stockhausen ist sehr ansprechend, anschaulich sowie motivierend gestaltet. Es beleuchtet viele interessante Aspekte der Signalverarbeitung, sodass ich es nicht nur meinen Studierenden im Modul "Signalverarbeitung", sondern auch im Modul "Medizinelektronik - med. Signalverarbeitung" als ergänzendes Werk empfehle. Es richtet sich etwas mehr an Einsteiger auf dem Gebiet der Signalverarbeitung.

Inhaltlich deckt es sich nur teilweise mit meinen Lehrveranstaltungen aus anderen Fakultäten, die im Masterstudium evtl. noch einen gewissen Nachholbedarf bei grundlegenden Themen der Signalverarbeitung haben, kann es sehr hilfreich sein."
Prof. Dr.-Ing. Reinhold Orglmeister, TU Berlin (August 2017)
Norbert Stockhausen ist emeritierter Professor der Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik an der Hochschule München. Er studierte Physik an der TU München. Nach dem Diplom arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU München auf dem Forschungsgebiet "Phasenübergänge in Nanoporen". Nach der Promotion arbeitete er an einem Forschungsinstitut der Druckindustrie (FOGRA) an den Themen Papier-Rheologie und Color-Management. Von 1990 bis 2010 war er Professor an der Hochschule München und entwickelte in dieser Zeit ein interaktives Lernprogramm im Zusammenhang mit der Vorlesung "Digitale Signalverarbeitung".

N. Stockhausen, München