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  etit6003-01a: Adaptive Filters (Adaptive Filters (L)) (080223) [Import]

Dozent/in
Prof. Dr.-Ing. Gerhard Schmidt

Angaben
Vorlesung, 3 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
Praesenzveranstaltung, für ERASMUS-/Austauschstudierende geeignet, Unterrichtssprache Englisch
Zeit und Ort: Fr 8:15 - 10:45, KS2/Geb.F - SR-IV
vom 13.4.2025 bis zum 13.7.2025
Bemerkung zu Zeit und Ort: For further information see link under section "URL for further information".

Studienfächer / Studienrichtungen
WPFL ETIT-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)
WPFL WiIng-ETIT-MA ab 1 (ECTS-Credits: 5)

Voraussetzungen / Organisatorisches
ECTS-Punkte werden nur bei erfolgreicher Teilnahme am gesamten Modul (Vorlesung und zugehörige Übung) vergeben.
Voraussetzungen: Signale und Systeme I und II (Studiengang B.Sc. ET& IT)

Inhalt
Studierende sollen in dieser Vorlesung die Grundlagen adaptiver Filter kennenlernen. Hierzu werden die notwendigen Algorithmen hergeleitet und auf Beispiele aus der Sprach- und Auidosignalverarbeitung angewendet. Zu den Algorithmen gehören das Wiener-Filter, die lineare Prädiktion und adaptive Verfahren wie der NLMS-Algorithmus, Verfahren der affinen Projektion und der RLS-Algorithmus und das Kalmann-Filter. Als Anwendungen aus der Sprach- und Audiosignalverarbeitung dienen Geräusch- und Hallreduktionsverfahren, Echokompensatoren und Beamformer.

Themenübersicht:
  • Einführung und Anwendungsbeispiele (Teil 1 von 2)
  • Signaleigenschaften und Kostenfunktionen
  • Wiener-Filter und Orthogonalitätsprinzip
  • Lineare Prädiktion
  • RLS-Verfahren
  • LMS-Verfahren und normierte Variante
  • Affine Projektionsverfahren
  • Steuerung von adaptiven Filtern
  • Effiziente Signalverarbeitungsstrukturen
  • Ausblick und Anwendungsbeispiele (Teil 2 von 2)

Empfohlene Literatur
  • E. Hänsler, G. Schmidt: Acoustic Echo and Noise Control, Wiley 2004 (Textbuch der Vorlesung)
  • S. Haykin: Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002
  • A. Sayed: Fundamentals of Adaptive Filtering, Wiley, 2004

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 25
www: https://dss-kiel.de/index.php/teaching/lectures/lecture-adaptive-filters

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