Smart Systems Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering

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Smart Systems Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Modul: Advanced Signal Processing
Umfang
18 ECTS-Punkte
ModulProf. Dr. R. Hönl
verantwortliche(r)
Ziele
Zielstellung des Moduls ist die Vermittlung von vertiefenden Kenntnissen und
Fähigkeiten auf dem Gebiet der Signalverarbeitung. Die Studierenden lernen die Grundlagen und den strukturellen Aufbau von adaptiven Systemen
im Bereich der Regelungstechnik und allgemeinen Signalverarbeitung kennen.
Ergänzt wird dies durch Mustererkennungsverfahren und eine Vertiefung im
Bereich der Bildverarbeitung. Hierdurch werden die Studierenden befähigt Signalverarbeitungsalgorithmen und -verfahren in unterschiedlichen Einsatzbereichen einzusetzen und die übergeordneten Zusammenhänge zu verstehen. Dies
befähigt Sie auch anhand von Simulationen und praktischen Realisierungen Systeme aufzubauen. Die Studierenden werden befähigt, aktuelle Fragestellungen
auf diesem Gebiet selbständig zu bearbeiten.
Objectives
This module offers skills and knowledge in Signal Processing. The student learned in detail modern automatic control (observer, state space feedback, parameter identification and adpative systems), general signal processing, pattern
recognition and image processing. The students understand the interaction between the different signal processings and their applications. Addiditional they
get skills in simulation and practical applications. They are able to handle such
problems alone.
Vorkenntnisse
Systemtheorie, Grundlagen der Elektronik
Prerequisites
System theory, basics of electronics
Lehrveranstaltungen
Advanced Control / Regelungstechnik, ausgewählte Kapitel
Advanced Image Processing
Filter Theory
Pattern Recognition
Sensors and Actors / Sensoren und Aktoren
Sensors and Actors, Lab / Sensoren und Aktoren, Praktikum
Seite 1
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Modul: Smart Systems Design
Umfang
15 ECTS-Punkte
ModulProf. Dr. W. Rülling
verantwortliche(r)
Ziele
Den Studierenden soll unter Verwendung von Methoden der Informatik ein
ganzheitlicher Systemansatz für die Entwicklung intelligenter Systeme vermittelt werden.
Dazu lernen die Studierenden die Funktionalität eines Systems zunächst unabhängig von konkreten Implementierungsplattformen modular zu spezifizieren
und die erforderlichen internen Modul-Schnittstellen zu definieren.
Weiter sollen die Studierenden in die Lage versetzt werden, anhand von TimingVorgaben und Komplexitätsabschätzungen die jeweils günstigste Implementierungstechnik für Teilsysteme zu wählen und gegebenenfalls vorhandene
Hardware- und Software-Schnittstellen anzupassen.
Auch die beim High-Level Systementwurf zunehmend benötigten vertieften
Kenntnisse in Programmier- und Modellierungstechniken werden im Modul
vermittelt. Dabei liegt ein Schwerpunkt bei der Kommunikation- und Synchronisation parallel auszuführender Arbeitsabläufe.
Schließlich werden Methoden der Datenkodierung und Datenverschlüsselung
angeboten, mit denen Sicherheitsaspekte erfüllt werden können, bzw. die Zuverlässigkeit der Systeme erhöht werden kann.
Objectives
Using methods of computer science a comprehensive approach for designing
intelligent systems is presented. Especially, the students learn to specify the
functionality of a modular system and internal interfaces between modules
without considering the target platform for implementation.
Furthermore the students learn how to use timing requirements and approximations about system complexity to select optimal implementation methods
and to adjust hardware and software interfaces if necessary.
Also deeper knowledge about programming and modeling methods for high
level system design is presented. Therefore main topics are communication and
synchronization for parallel running processes.
Finally, methods for data encryption and coding are presented that are used
to improve security and reliability of systems.
Vorkenntnisse
*
*
*
*
*
*
Kenntnisse über den Entwurf analoger und digitaler Schaltungen,
Kenntnis einer Hardware Beschreibungssprache (z.B. VHDL)
Strukturierte und Objektorientierte Programmierung
Maschinennahe Programmierung
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
Embedded Systems
Prerequisites
* Knowledge about design of analog and digital circuits
* Knowledge about hardware description languages ( for example VHDL)
* Knowledge about structured programming and object oriented programming
* Knowledge about low level programming
* Knowledge about efficient algorithms and data structure
* Knowledge about embedded systems
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltungen
Hardware Algorithms / Hardwarealgorithmen
Hardware Algorithms, Lab / Hardwarealgorithmen, Praktikum
Hardware/Software Codesign
Hardware/Software Codesign, Lab
Codierungstheorie
Cryptology / Kryptologie
Numerical Algorithms / Numerische Algorithmen
Finite Elements Method
Softwaretechnik
Softwaretechnik, Seminar
Effektive C/C++ Programmierung
Lab: System on a Chip
Seite 3
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Advanced Control / Regelungstechnik, ausgewählte Kapitel
Dozent
Art Umfang
Turnus
Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Hönl
V/P
6
SS und WS
1K,1L
6
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
90 h
80 h
10 h
Sprache
deutsch/englisch
Ziele
Erwerb von Kenntnissen und Befähigung der systemtheoretischer Analyse und
Synthese bei komplexen regelungstechnischen Fragestellungen. Der Student
wird in der Lage sein, komplexe Regelungssysteme zu modellieren und Regelkreise zu entwerfen. Der Student kann die meisten in der Mikrosystemtechnik
auftretenden regelungstechnischen Probleme lösen.
Objectives
Getting skills and knowledge in the area of systemtheory based analysis and
synthesis of complex control engineering problems The student will be able to
model and design complex control structures. He can solve the most of the
control problems in mycrosystems engineering.
Inhalte
Vorlesung:
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*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Subjects
Praktikum:
Begleitend zur Vorlesung, Einführung in MATLAB/SIMULINK, Simulation
von Wurzelortskurven, LTI-Systemen und Zustandsreglern
Lecture
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Vorkenntnisse
Beschreibung dynamischer Systeme
Zeitkontinuierliche/zeitdiskrete Systeme
Modellierung
Numerische und analytische Verfahren
Zustandsbeschreibung
Wurzelortskurven
Zustandsregler
Beobachter
Dynamische Zustandsregler
Technische Realisierungen
Anwendungsbeispiele in MEMS
Description of dynamic systems
Time continuous/time discrete systems
Modelling
Numerical and analytical methods
State space models
Root locus method
State Space Feedback
Observer
Dynamic state space feedback
Technical realization
Application in MEMS
??
Seite 4
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Literatur
(1) Gee F Franklin, J. David Powell. Abbus Emami-Naeini: Feedback control
of dynamic systems. Addison Wesley 1996. 0-201-11540-9 HFU-Lib RS134
(2) William S Levine (ed.). The control handbook. IEEE 1996 0-8493-8570-9
HFU-Lib RA 533
(3) Anthony Croft, Robert Davidson, Martin Hargraves. Engineering mathematics: A modern foundation for electronics, electrical and control
engineers. Addison Wesley 1992 0-201-17557-6 HFU-Lib RA502
(4) Virgil W Eveleigh. Introduction to control system design. McGraw Hill
1972 07-019773-3 HFU-Lib RL179
(5) Nise, Norman S. Control Systems Engineering. John Wiley & Sons Inc.
2000. 0-471-366-01-3 (incl. CD)
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Advanced Image Processing
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. R. Schmid
V
4
SS
1K, 1L
6
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
45 h
30 h
2h
Sprache
englisch
Ziele
Einblick in grundlegende Vorgehensweisen und Verfahren der digitalen Bildverarbeitung. Möglichkeit Anwendungen in denen die digitale Bildverarbeitung
vorteilhaft eingesetzt werden kann zu erkennen und eigenständig zu bearbeiten.
Objectives
Insight into basic principles and methods of Digital Image Processing. Possibility to identify applications where Digital Image Processing is favorable and to
solve such applications self dependent
Inhalte
Standardoperationen im Originalbereich
Operationen im Frequenzbereich
Bildverbesserung
Farbverarbeitung
Wavelets
Bilddatenreduktion
Morphologische Operationen
Segmentation
Repräsentation und Beschreibung
Klassifikationsverfahren (Überblick)
Anspruch: Grober überblick zu den aufgelisteten Themen
Subjects
Intensity Transformations and Spatial Filtering
Frequency Domain Processing
Image Restoration
Color Image Processing
Wavelets
Image Compression
Morphological Image Processing
Image Segmentation
Representation and Description
Object Recognition
Level: Rough overview of the listed topics.
Vorkenntnisse
MathLab
Literatur
(1) lecture
(2) Digital Image Processing: Gonzales, Woods, Eddins
(3) Industrial Colour-Difference Evaluation: CIE 116-1995
(4) Fundamentals of Digital Image Processing: Jain
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Lab: System on a Chip
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof.
Dr.
W. W
4
SS
1L,1B
6
Rülling, A. Gauckler
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
60 h
118 h
2h
Sprache
english
Ziele
Learn to design, simulate and test systems on a chip based on VHDL microprocessor designs for FPGAs.
Objectives
Learn to design, simulate and test systems on a chip based on VHDL microprocessor designs for FPGAs.
Inhalte
Xilinx ISE design, development cycle of FPGAs (coding, simulation, synthesis, verification, implementation, testing), embedded hardware software design
system (assembler and c),
Subjects
Xilinx ISE design, development cycle of FPGAs (coding, simulation, synthesis, verification, implementation, testing), embedded hardware software design
system (assembler and c),
Vorkenntnisse
VHDL, microprozessor, C-programming
Literatur
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Filter Theory
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Benyoucef
V
4
WS
1K
6
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
90 h
88,5 h
1.5 h
Sprache
deutsch/englisch
Ziele
Einblick in Verfahren und Methoden der Adaptiven Filtertheorie und damit die
Möglichkeit, Lösungen für insbesondere technische Anwendungen selbstständig
zu entwickeln.
Objectives
??
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Inhalte
Subjects
Vorkenntnisse
Vorlesung:
1 Einführung
1.1 Einleitung
1.1.1 Aufgaben adaptiver Filter
1.2 Klassifizierung von typischen Anwendungen adaptiver Filter
1.2.1 Systemidentifikation
1.2.2 Inverse Modellierung
1.2.3 Lineare Prädiktion
1.2.4 Elimination von Störungen
1.3 Beispiele adaptiver Filter
1.4 Stochastische Prozesse
1.4.1 Verteilungs- und Dichtefunktionen
1.4.2 Erwartungswert, Korrelations- und Kovarianzfunktion
1.4.3 Stationarität und Ergodizität
1.4.4 Unabhängigkeit, Unkorreliertheit und Orthogonalität
2 Grundlagen adaptiver Filter
2.1 Strukturen adaptiver Filter
2.2 Das FIR-basierte adaptive Filter
2.3 Lineare optimale Filterung
2.4 Dekorrelation des Eingangssignals und Konditionierung
3 Gradienten-Suchalgorithmen für FIR-basierte adaptive Filter
3.1 Newton-, Gradienten-Verfahren und LMS-Algorithmus
3.1.1 Das New ton-Verfahren
3.1.2 Das Gradienten-Verfahren
3.1.3 Der LMS-Algorithmus
3.2 Konvergenzeigenschaften der Gradienten-Suchalgorithmen
3.3 Varianten des LMS-Algorithmus
4 Least-Squares-Adaptionsalgorithmen
4.1 Das Least-Squares-Schätzproblem
4.2 Der RLS-Algorithmus
4.3 Der RLS-Algorithmus mit Vergessensfaktor
4.4 Analyse des RLS-Algorithmus
4.5 Simulation: Systemidentifikation durch den RLS-Algorithmus
4.6 Der ’Fast’-RLS-Algorithmus
5 Adaptive Filter im Frequenzbereich
5.1 Der ’Frequency-Domain’-LMS-Algorithmus (FLMS)
5.2 Der ’Partitioned Frequency-Domain’-LMS-Algorithmus (PFLMS)
6 Vergleich der Eigenschaften der Adaptionsalgorithmen
6.1 Grundlagen
6.2 Adaptionsalgorithmen
6.3 Klassifikation der Adaptionsalgorithmen
6.4 Simulation: Vergleich der Konvergenzeigenschaften des LMS-, RLS- und
FLMS-Algorithmus
sowie weitere ausgewählte Kapitel
Übung:
Aufgaben und Implementierung verschiedener Algorithmen in Matlab
??
Grundkenntnisse der Statistik, Grundkenntnisse der digitalen Signalverarbeitung
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Literatur
(1) Alan V. Oppenheim / Ronald W. Schafer / John R. Buck Zeitdiskrete
Signalverarbeitung
(2) Proakis, John G.;Manolakis, Dimitris, Digital Signal Processing
(3) Kammeyer, Karl Dirk / Kroschel, Kristian, Digitale Signalverarbeitung
Seite 10
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Pattern Recognition
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. R. Schmid
V
4
WS
1K, 1L
6
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
45 h
30 h
2h
Sprache
deutsch
Ziele
Einblick in grundlegende Vorgehensweisen und Verfahren der Mustererkennung.
Objectives
Insight into basic principles and methods of Pattern Recognition.
Inhalte
Vorverarbeitung, Merkmalsgewinnung, Merkmalsreduktion, überblick zu
Klassifikationsverfahren, Abstandsklassifikatoren, Bayes-Klassifikator, FuzzyKlassifikatoren, Clusterverfahren
Anspruch: Grober Überblick zu den aufgelisteten Themen.
Subjects
Feature extraction, Principal Axes Transform, Overview to Classification Methods, Geometric Methods, Bayes-Classification, Fuzzy-Classification
Level: Rough overview of the listed topics.
Vorkenntnisse
MathLab
Literatur
(1) lecture
(2) Digital Image Processing: Gonzales, Woods, Eddins
(3) Digital Image Processing: Bernd Jähne
(4) Fundamentals of Digital Image Processing: Jain
Seite 11
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Sensors and Actors / Sensoren und Aktoren
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. U. MeV
3
SS
1K
4
scheder
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
34 h
56 h
30 h
Sprache
englisch
Ziele
Die Studierenden lernen Mikrosensoren und Mikroaktuatoren als wichtigste
Beispiele von Mikrosystemen kennen. Sie lernen grundlegende physikalische Effekte und Materialeigenschaften kennen und bewerten, die für sensorische oder
aktorische Funktionen genutzt werden können und sich zur Miniaturisierung
eignen. Am Beispiel von Si-Drucksensoren lernen die Studierenden die Systemmodellierung von Mikrosensoren kennen und mathematisch zu beschreiben. Sie
lernen daraus spezifische Layoutregeln für Si-basierte mikromechanische Sensoren wie Drucksensoren und Beschleunigungssensoren abzuleiten und können
diese zur Dimensionierung von ausgewählten Sensortypen anwenden. Sie lernen die wichtigsten Aktorprinzipien für Mikroaktoren kennen und können Vorund Nachteile verschiedener Realisierungsformen von Mikroaktoren abschätzen.
Sie lernen Prinzipien und neuste Forschungsergebnisse für integrierte, netzunabhängige Energieversorgung basierend auf Energy Harvesting kennen.
Objectives
The students get known to selected microsensors and microactors as most important examples of Microsystems. They learn the basic physical effects and
material properties used for the realization of miniaturized microsensors and
microactors (=microactuators). At the example of silicon based pressure sensors, the students learn the modeling of system behavior including advanced
mathematical description of the system behavior (tensorial description). The
students learn the specific layout consideration of Si-based micromechanical
sensors such as pressure sensors and accelerometers(piezoresistive effect, mechanical properties, capacitive sensing). They get known to the most important actuation principles for microactors (advantages, disadvantages) and learn
about typical realization schemes and areas of microactors (advantages, disadvantages). The students get known to principles and most recent research
results for integrated, wireless power supply principles such as energy harvesting.
Inhalte
I Definition und Anwendungsbeispiele von Mikrosystemen, ökonomische Bedeutung
II Materialien fà 14 r Mikrosysteme
III mikromechanische Sensoren: piezoresistive Si-Drucksensoren (Einschliesslich
Modellierung und Systemsimulation), kapazitive Beschleunigungssensoren, mikromechanische Gyros, aktuelle Forschungsergebnisse bei Mikrosensoren
IV Mikroaktuatoren: Aktuatorprinzipien, Skalierungsgesetze, Anwendungsbeispiele aus Fluidik, Optik, Mechanik und RF
V Integrationskonzepte, Entwurf und Simulation von Mikrosystemen
Seite 12
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Subjects
Vorkenntnisse
Prerequisites
I Definition and examples of microsystems, economical aspects
II Materials for microsystems
III Microsensors: piezoresisitve pressure sensors (including system description), capacitive accerlerometers, micromechanical gyros, actual research results
in the field of microsensors
IV Microactors: actuation principles, scaling laws; application examples out of
fluidics, optics, mechanics and RF.
V Integration concepts (hybrid, monolithical), modelling and simulation of microsystems
Physik, Mathematik (Differential Gleichungen, höhere Funktionen, Integralrechnung), Materialwissenschaften (insbesondere Halbleiter; Meßtechnik/Sensorik. Teilnahme an Fortgeschrittener Prozesstechnik ist nützlich, aber
nicht unbedingt erforderlich
Physics, Mathematics/Calculus (differential equations, higher functions, integrals), material science of semiconductors, instrumentation and measurement
techniques/sensing. Advanced micromachining is helpful but not required
Literatur
(1) Mescheder “Mikrosytemtechnik“ (Teubner Verlag, 2005)
(2) G.T.A. Kovacs “Micromachined Transducers“, McGraw-Hill Series in
Electrical and Computer, Engineering, 1998
(3) Ristic (ed): Sensor technology (Artec House, 1994)
(4) Sze (ed) “Semiconductor Sensors“ (John Wiley & Sons (1994)),
(5) Menz, Furukawa “Micro Mechanical Systems“, Vol. 6 of series,
“Handbook of Sensors and actutors“ (Elsevier, 1998)
(6) Bau, de Rooij, Kloeck (vol. ed.)Mechanical Sensors, Vol. 7 of the Series
“Sensors“ (ed. Göpel, Hesse,Zemel), VCH, 1994
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Rev: 69 (07.10.2012 10:16)
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Sensors and Actors, Lab / Sensoren und Aktoren, Praktikum
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. U. MeP
1
SS
1L, 1B
2
scheder
Prof. Dr. R. Hönl
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
30 h
50 h
10 h
Sprache
deutsch/englisch
Ziele
Erlernen von Fähigkieten im Umgang mit Sensoren und Aktoren anhand praktischer Aufgabenstellungen und Lösungen im Labor. Im Fokus stehen dabei
insbesondere mikrotechnische, smarte und weit verbreitete Sensoren und Aktoren.
Objectives
Experience and skills using sensors and actors by means of practical questions
and their solutions in lab work. The focus is to micro -, smart - and widely
used sensors and actors.
Inhalte
Bearbeiten von Aufagbenstellungen im Labor zum Themenfeld Sensoren und
Aktoren
Subjects
Labwork in the area of sensors and actors
Vorkenntnisse
Messtechnik, Grundlagen der Electronik, Physik. Das Labor findet findet parallel zur Vorlesung statt.
Prerequisites
measurement and instrumentation, basics of electronics, physics. The lab is
offered in the same semester as the lecture.
Literatur
??
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Hardware Algorithms / Hardwarealgorithmen
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Wolfgang
V
2
SS
1K
3
Rülling
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
27 h
52 h
2h
Sprache
englisch
Ziele
Kenntnisse über effiziente Algorithmen in Hardware, Fähigkeit die Zeit- und
Platzkomplexität paralleler Algorithmen zu ermitteln, Fähigkeit komplexe
Hardwarestrukturen mit VHDL zu beschreiben.
Objectives
Knowledge about efficient algorithms in hardware, Competence to compute
time and area complexity of parallel algorithms, Competence to describe hardware structures using VHDL.
Inhalte
* Zeit- und Platzkomplexität arithmetischer Operationen.
Beispiel: Minimaler Platzbedarf eines zeitoptimalen Addierers für nstellige Binärzahlen
* Design schneller und/oder kleiner Schaltungen.
Beispiele: Carry-look-ahead adder, Booth-multiplier, SRT-divider.
* Einsatz spezieller Zahldarstellungen.
Beispiele: Signed-digit-representation, Booth-Codierungen, RNS (residue
number system).
* Hardwarestrukturen für Probleme mit hoher Kommunikationskomplexität.
Beispiele: Butterfly-Netzwerke, Shuffle-Exchange-Graphen.
Subjects
* Time and area complexity of arithmetic operations.
Example: Minimal chip area of a time optimal n-bit addition.
* Design of fast and/or small circuits.
Examples: carry-look-ahead adder, Booth-multiplier, SRT-divider.
* Application of special number representations.
Examples: Signed-digit-representation, Booth-Codierungen, RNS (residue number system).
* Hardware structures for problems with high communication complexity.
Examples: Butterfly networks, shuffle exchange graphs.
Vorkenntnisse
Literatur
Allgemeine Programmierkenntnisse, VHDL
(1) W. Rülling: Hardware Algorithms. Skript, HFU.
(2) J.D. Ullmann: Computational Aspects of VLSI, Computer Science Press,
1984.
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Hardware Algorithms, Lab / Hardwarealgorithmen, Praktikum
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Wolfgang
P
2
SS
1L
3
Rülling
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
18 h
36 h
-h
Sprache
englisch
Ziele
Kennenlernen von Tools zur Synthese, Optimierung, und Simulation digitaler
Schaltungen, Fähigkeiten zur Beschreibung effizienter Schaltungen in VHDL
Objectives
Knowledge of using tools for synthesis, optimization and simulation of digital
circuits, Competence in using VHDL to describe efficient hardware structures
Inhalte
*
*
*
*
*
Struktur- und Verhaltensbeschreibungen von Schaltungen
Rekursive Schaltungsbeschreibungen
Automatische Synthese von Schaltungsbeschreibungen
Tradeoff zwischen Zeit und Flächenbedarf von Schaltungen
Verwendung einer Testbench zur funktionalen Verifikation
*
*
*
*
*
Structural and behavioral circuit descriptions
Recursive circuit descriptions
Automatic circuit synthesis
Tradeoff between time and area complexity of circuits
Using a testbench for functional verification
Subjects
Vorkenntnisse
Literatur
Allgemeine Programmierkenntnisse, VHDL
??
Seite 16
Rev: 69 (07.10.2012 10:16)
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Hardware/Software Codesign
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Wolfgang
V
2
SS
1K
3
Rülling
Präsenz
Selbststudium
Prüfung
Arbeitsaufwand
27 Stunden h 52 Stunden h 2 Stunden h
Sprache
deutsch/englisch
Ziele
Kenntnisse über die Implementierungsmöglichkeiten komplexer Systeme auf
einem Chip und über die Plattform-unabhängige Spezifikation und Simulation
von Systemen.
Fähigkeiten zur Simulation, Implementierung und Verifikation von SoCEntwürfen auf FPFAs.
Objectives
Knowledge about methods to implement complex systems on a chip and about
platform independent specification and simulation of systems.
Skills to simulate, implement and verify SoC designs on FPGAs.
Inhalte
* Implementierungsmethoden von Algorithmen in Hard- und Software
*
*
*
*
*
Sequentielle Software
Nebenläufige Software
Kombinatorische Schaltungen
Endliche Automaten (FSM)
Nebenläufige Hardware
* Hardware/Software Partitioning
* Konzept der ASIP-Prozessoren
* On-Chip Kommunikation
* Modul-Schnittstellen
* Busse (AMBA, Wishbone, Core Connect)
* Speichertypen und Zugriffstechniken
* High Level System Design
* Spezifikation und Simulation mit SystemC
Seite 17
Rev: 69 (07.10.2012 10:16)
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Subjects
* Methods to implement algorithms in hardware and sofware
*
*
*
*
*
Sequential software
Concurrent software
Combinational logic
Finite state machines
Concurrent hardware
* Hardware/software partitioning
* Concept of ASIP processors
* On chip communication
* Modul interfaces
* Busses (AMBA, Wishbone, Core Connect)
* Memory types and access methods
* High level system design
* Specification and simulation with SystemC
Vorkenntnisse
Literatur
Allgemeine Programmierkenntnisse, VHDL
General skills in programming, VHDL
??
Seite 18
Rev: 69 (07.10.2012 10:16)
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Hardware/Software Codesign, Lab
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Wolfgang
P
2
SS
1L
3
Rülling
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
18 h
36 h
–h
Sprache
deutsch/englisch
Ziele
Kennenlernen von Tools zur Modellierung, Simulation und Implementierung
von SoC Entwürfen.
Fähigkeit zur Implementierung und zur Inbetriebnahme von SoC Entwürfen
auf FPGAs.
Objectives
Knowledge about tools for modelling, simulation and implementation of SoC
designs.
Skills to implement SoC designs on FPGAs and to use them in practice.
Inhalte
*
*
*
*
*
*
Konfiguration und Einsatz von IP-Blöcken
Anbindung von Spezialhardware an Mikroprozessoren auf einem FPGA
Konfiguration und Einsatz von Mehr-Prozessor-Systemen
Programmierung von on-Chip Prozessoren
Verwendung der JTAG-Schnittstelle zur Verifikation von Systemen
Einsatz von SystemC zur Spezifikation und Simulation von Systemen
*
*
*
*
*
Configuration and usage of IP blocks
Connecting special purpose hardware to microprocessors on a FPGA
Configuration and usage of multi processor systems
Using a JTAG interface for system verification
Using SystemC for system specification and simulation
Subjects
Vorkenntnisse
Literatur
Allgemeine Programmierkenntnisse, VHDL
General skills in programming, VHDL
??
Seite 19
Rev: 69 (07.10.2012 10:16)
Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Codierungstheorie
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs(SWS)
Leistung
Prof. Dr. O. Neiße
V
2 SWS
SS
1K
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
30 h
58 h
2h
Sprache
deutsch
Ziele
StudienLeistung
Leistungspunkte
(ECTS)
2
* Erlernen der Grundbegriffe der Codierung
* Kennen lernen von ein- und mehrdimensionalen Identifikationscodes.
* Erlerner der Grundlagen und einiger Algorithmen der Datenkomprimierung.
* Verstehen der Grundlagen der Fehlererkennung und Fehlerkorrektur.
* Verstehen der Modelle und Methoden der linearen Blockcodierung.
* Kenner lerner der Modelle und Methoden der Faltungscodierung.
* Kenntnis von Anwendungsbeispielen
Objectives
*
*
*
*
learning a good handling of technical terms
become acquainted with identification codes
Good understanding of basics and some algorithms in data compression
Understanding the general ideas and terms of error detection and error
correction
* Understanding the encoding and decoding of some linear block codes
* Learn about idea and realiziation of convolutional codes
* Knowledge of applications
Inhalte
*
*
*
*
*
*
*
*
*
* Grundlegende Begriffe der Codierung
Identfikationscodes in der Praxis
Grundlagen der Informationstheorie (Entropie, Kanal, Fehlerarten)
Modelle und Methoden der Quellencodierung (Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression)
Modelle und Methoden der Kanalcodierung
Codierung von Blockcodes (mögliche Beispiele: Hamming, Reed-Muller,
Reed-Solomon, CRC, BCH, LDPC)
Decodierung von Blockcodes
Faltungscodes (Trellis Spalier)
Anwendungsbeispiele
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Subjects
*
*
*
*
*
*
Basic technical terms
identification codes
foundations of information theory
source coding (lossless and lossy data compression) and examples
channel coding
encoding and decoding of linear block codes (e.g. Hamming, RM, RS,
CEC, BCH, LDPC)
* convolutional codes (Trellis diagram)
* examples of daily usage
Vorkenntnisse
Literatur
Mathematik, Informatik
(1) W. Dankmeier: Grundkurs Codierung
(2) H. Schneider-Obermann: Kanalcodierung
(3) Lin, Costello: Error control coding
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Cryptology / Kryptologie
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs(SWS)
Leistung
Prof. Dr. Olaf Neiße
V
2
SS
1K
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
30 h
58 h
2h
Sprache
englisch
Ziele
StudienLeistung
Leistungspunkte
(ECTS)
3
* Hintergründige Kenntnisse in den Bestandteilen und Bauelementen von
kryptographischen Systemen
* Kennen lernen moderner Verschlüsselungssysteme und einiger Anwendungsbeispiele
* Verstehen, worauf die Sicherheit moderner Verschlüsselungstechniken basiert.
* Kennen lernen von aktuellen Gefahren und Angriffen
* Kenntnisse von Problemen hinsichtlich praktischer Umsetzung
Objectives
*
*
*
*
*
thorough knowledge of basic elements for designing krypto systems
Knowledge of use of modern krypto systems
Good understanding for the source of security
Knowledge of attacks on krypto systems
Knowledge of practical aspects using krypto systems
Inhalte
* Einführung
* grundlegende “Bausteine“
Zufallszahlenerzeugung, Verschlüsselung, Symmetrische und asymmetrische Verschlüsselung, Kryptologische Hash-Funktionen
* Elliptischen Kurven und Anwendung in der moderne Kryptographie.
* Kryptologische Systeme und Protokolle
* Angriffe und Gegenmaßnahmen
* Beispiele mittels der Software “Cryptool“
Subjects
* introduction
* basic elements
random number generators
symmetric and asymmetric ciphers
hash functions
* elliptic curves and elliptic curve cryptography
* crypto systems and protocol
* Attacks and counter measure
* exemplary computation based on CRYPTOOL
Vorkenntnisse
Grundlagenkenntnisse aus Mathematik und Informatik
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Literatur
(1) A. Beutelspacher: Moderne Verfahren der Kryptographie
(2) B. Schneier: Applied Cryptography
(3) Menezes et al.: Handbook of Applied Cryptography
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Numerical Algorithms / Numerische Algorithmen
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. E. Batzies
V
2
WS
1K, 1L
3
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
30 h
58 h
2h
Sprache
englisch
Ziele
* MATLAB Grundlagen
* Numerische Methoden
* zur Lösung von eindeutig lösbaren und
* überbestimmten linearen Gleichungssystemen
* Fehlerfortpflanzung bei der Lösung linearer Gleichungssysteme
* Least Squares Methoden
* Parameter Fitting
* linear
* nichtlinear
Einsatz von MATLAB zur Bearbeitung obiger Thematiken
Objectives
* Get to know MATLAB Basics
* Learn and understand numerical methods
* For solving uniquely solvable and
* Overdetermined linear systems of equations
* Understand error propagation when solving systems of linear equations
* Competence to apply and understand least squares methods
* Competence to apply and understand parameter fitting
* linear
* nonlinear
Inhalte
Ability to use MATLAB for working on above issues
Vorlesung:
* Lineare Algebra (Wiederholung)
* Lineare Gleichungssysteme
* Lineare Abbildungen
* Least Squares Lösungen
* Fehlerfortpflanzung bei der Lösung linearer Gleichungssysteme
* Funktionenräume mit und ohne Vektorraumeigenschaft
* Lineares Fitting als Lösung eines speziellen überbestimmten linearen
Gleichungssystems
* Nichtlineares Fitting mit dem Levenberg-Marquardt-Algorithmus
Übung
* Theoretische und praktische (MATLAB) Übungen zu den oben genannten
Themen
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Subjects
Lecture
* Linear Algebra (repetition)
* Systems of linear equations
* Linear maps
*
*
*
*
Least squares solutions
Error propagation when solving systems of linear equations
Functiion space with and without the vectorspace property
Linear Fitting as solution of a special overdetermined system of linear
equations
* Nonlinear Fitting using the Levenberg-Marquardt-Algorithm
Computer lab
* Theoretical and practical (MATLAB) exercises to above issues
Vorkenntnisse
* Grundlagen der linearen Algebra: Vektorräume (Lineare Abhängigkeit,
Basis, Dimension, Determinante, Untervektorräume, ...)
* Lineare Abbildungen (Linearitätseigenschaft, Kern und Bild, Bilder und
Urbilder von Untervektorräumen)
* Elementare Programmierkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache
Literatur
(1) MATLAB kompakt, Wolfgang Schweizer
(2) Hanke-Boutgeois, Grundlagen der Numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens
(3) Watkins, Fundamentals of Matrix Computations
(4) MATLAB help documentation
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Finite Elements Method
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. H. Debus
V
2
WS
1K
3
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
28 h
30 h
2h
Sprache
englisch
Ziele
Grundlagen des FEM-Algorithmus verstehen, einfache Funktionen im verwendeten FEM-Programm anwenden und um die Risiken von FE-Analysen wissen.
Objectives
Understand the FEM-algorithm, apply basic functions of the FEM-program,
know the riscs of FE analysis
Inhalte
1. Stab und Balken:
Beanspruchung und Verformung, Zug und Druckspannungen, Zugversuch, Stab unter Eigengewicht, Biegebeanspruchung gerader schlanker
Balken , Torsion kreisförmiger Querschnitte
2. Grundlagen der Finite Elemente Methode
Das Stab-Element, Federreihenschaltung, die Verschiebungsfunktion, Anwendung eines CAD-Programms, Erzeugung einfacher Geometrien durch
Extrusion und Rotation
3. FE-Progranmm ANSYS Workbench
Programm-übersicht, Modellaufbau, Berechnungen aus der Festigkeitsanalyse, Berechnung dynamischer Vorgänge
Subjects
1. Stress and strain of truss and beam
Tensile stress, Strip test, Truss with gravity force , Bending stress of
straight beams, Torsion of circular cross sections
2. Basics of Finite Elements Methods
The truss-element, Several springs, serially connected, The displacement
function
3. Usage of a CAD-program
Generation of simple geometries with protrusion and rotation
4. FE-program ANSYS Workbench
Program overview, building the model, Some examples of structural analysis, Analysis of dynamic processes
Vorkenntnisse
Prerequisites
Literatur
Technische Mechanik, besonders: Statik
Engineering Mechanics, especially statics
(1)
(2)
(3)
(4)
Jedes Buch über Technische Mechanik, Statik, Festigkeitslehre;
Online Hilfe zum ANSYS-Programm
Every textbook on technical mechanics, statics, structural analysis;
Online help for the ANSYS program
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Softwaretechnik
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. R. Müller
V
3
WS
1K
2
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
45 h
43,5 h
1,5 h
Sprache
deutsch
Ziele
Die Studierenden erwerbenen Kenntnisse über aktuelle Vorgehensweisen in der
Softwareentwicklung.
Objectives
The students get knowledges about current techniques in software engineering.
Inhalte
* Vorgehensmodelle
Wasserfallmodell, Spiralmodell, V-Modell
* Analyse- und Designmethoden
UML (Klassendiagramm, Use Cases, Szenarios, Sequenzdiagramm, Zustandsautomates), Petri-Netze, Structured Analysis, Beispiele
* Ansätze zu Softwarequalität (ISO 9000ff, CMM)
* Softwaredokumentation
* Softwaretest
Subjects
* Software development processes
water fall, spiral model, V-model
* analysis and design techniques
UML (class diagrams, use cases, scenarios, sequence diagrams, finite state
machines)
* software quality (ISO 900x, CMM)
* software documentation
* software testing
Vorkenntnisse
Grundfertigkeiten in strukturierter und objektorientierter Programmierung
Erstellung einer technischen Dokumentation
Literatur
(1) Forbig, Kerner: Lehr- und Übungsbuch Softwareentwicklung, Fachbuchverlag Leipzig, 2004
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Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Softwaretechnik, Seminar
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. R. Müller
P
1
WS
1L, 1R
2
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
15 h
72 h
3h
Sprache
Deutsch
Ziele
Es werden Fertigkeiten in der planmässigen Bearbeitung von Softwareprojekten
in unbekanntem Umfeld erworben. Speziell wird die objektorientierte Modellierung vertieft.
Objectives
Obtain the ability to perform software projects in new environment. Especially
object orientated modelling a major concern.
Inhalte
Ein aktuelles Thema aus einem der Bereiche
* Analyse und Design einer Softwareanwendung
* Implementierung einer Softwareanwendung
* Anwendung von CASE-Tools
Subjects
ist in einer Zweiergruppe zu bearbeiten.
A actual problem in the region of
* alaysis and design of an application
* implementation of an application
* usage of CASE tools
Vorkenntnisse
must be treated in a group of two students.
Grundfertigkeiten in strukturierter und objektorientierter Programmierung
Erstellung einer technischen Dokumentation
Literatur
(1) Forbig, Kerner: Lehr- und übungsbuch Softwareentwicklung, Fachbuchverlag Leipzig, 2004
(2) Themenspezifische Literatur
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Fakultät CEE
Studiengang: Smart Systems
Beschreibung der Vertiefung: Electrical Engineering
Lehrveranstaltung: Effektive C/C++ Programmierung
Dozent
Art Umfang Turnus Prüfungs- StudienLeistungspunkte
(SWS)
Leistung
Leistung
(ECTS)
Prof. Dr. Wolfgang V/P
4SWS
WS
1K,1L
3
Rülling
Präsenz Selbststudium Prüfung
Arbeitsaufwand
45 h
73 h
32 h
Sprache
deutsch
Ziele
Tiefgehende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten der objektorientierten Programmierung in C++. Fähigkeit zur Analyse und Programmierung komplexer
Software.
Objectives
??
Inhalte
* Klassenhierarchien in C++
* Konstruktoren, Destruktoren
* virtuelle Funktionen, abstrakte Klassen,
* Mehrfachvererbung, Laufzeit-Typinformationen
* Templates
* C++ Standardbibliothek
* Standardcontainer
* Algorithmen
* Iteratoren
* Implementierung von Design Pattern in C++
Subjects
Vorkenntnisse
??
Grundkenntnisse von C++ Grundkenntnisse der Objektorientierten Programmierung
Literatur
(1) S. Meyers: Effective C++, Addison-Wesley, 2005
(2) A.Alexandrescu, Modern C++ Design, Addison-Wesley, 2001
(3) B. Stroustrup, “Die C++ Programmiersprache“, Addison-Wesley, 2000
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