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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 2 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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: * * * * * * * * * * * 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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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) Seite 5 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 6 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 7 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 ?? Seite 8 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 9 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 13 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 ?? Seite 14 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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. Seite 15 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 20 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 21 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 22 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 23 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 24 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 25 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 26 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 27 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) Fakultät CEE 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 Seite 28 Rev: 69 (07.10.2012 10:16) 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 Seite 29 Rev: 69 (07.10.2012 10:16)