Semesterprojekt / Seminar „Spezialgebiete der Signalverarbeitung“


Organisatorisches:

Termine:




Hinweise für den Vortrag:

Kriterien für die Bewertung von Vortrag und Diskussion:

Struktur des Vortrags Mündlicher und schriftlicher Ausdruck Inhalt Diskussion

Leistungsnachweis für ein Seminar (2 SWS / 5 Lp):

Ein Leistungsnachweis über 2 SWS bzw. 5 Leistungspunkte wird am Semesterende ausgestellt, wenn folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

Leistungsnachweis für ein Semesterprojekt (12 Lp):

Ein Leistungsnachweis über 12 Leistungspunkte wird am Semesterende ausgestellt, wenn folgende Voraussetzungen erfüllt sind:

Sommersemester 2017:

Seminar: Spezialgebiete der Signalverarbeitung

SMID

Solar Module Inspection Drone (SMID)

Angelehnt an ein aktuelles Forschungsprojekt soll ein mobiles System entwickelt werden, das bereits installierte Photovoltaik-Module mittels Elektrolumineszenz überprüft. Statt einzelne Module auszubauen und vom Boden aus zu vermessen, soll eine berührungslose Analyse der installierten Module mit Hilfe einer Drohne erfolgen.
Der vorrangige Einsatz des vorgeschlagenen Systems besteht in der Prüfung von Photovoltaik-Parks und schwer zugänglichen Dachinstallationen aus der Luft. Es eignet sich sowohl zur Qualitätskontrolle bei der Abnahme neu installierter Parks als auch für die Inspektion von bestehenden Anlagen. Die Identifikation von schadhaften Modulen wird beschleunigt und Defekte werden schon vor einer Beeinflussung der Anlagenleistung erkannt. Die Module können dann gesondert überwacht und bei eintretendem Effizienzverlust sofort ausgetauscht werden.
Ziel des Seminars ist die funktionelle Erweiterung eines Frameworks (C++ und OpenCV) um eigene Algorithmen zur Auswertung der Bildsignale. Eine Aufgabenstellung könnte bspw. die Korrektur von Verzerrungen durch die Beobachtungsbedingungen oder Bewegungen der Drohne sein.

Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder andere Sensorinformationen der Drohne verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 20.4.2017, 15 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

Themenvorschläge für die Studierenden:

Es wird ein großes gemeinsames Software-Projekt erarbeitet, bei dem die einzelne Projektgruppen je ein Teilmodul entwickeln sollen. Die Betreuer werden ein lauffähiges, modulares Software-Projekt vorgeben, das grundsätzlich funktioniert, bei dem die Projektgruppen die Aufgabe erhalten, bestimmte Module durch ihre eigenen (besseren Lösungen) zu ersetzen.

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Wintersemester 2016 / 17:

Seminar: Spezialgebiete der Signalverarbeitung

SMID

Solar Module Inspection Drone (SMID)

Angelehnt an ein aktuelles Forschungsprojekt soll ein mobiles System entwickelt werden, das bereits installierte Photovoltaik-Module mittels Elektrolumineszenz überprüft. Statt einzelne Module auszubauen und vom Boden aus zu vermessen, soll eine berührungslose Analyse der installierten Module mit Hilfe einer Drohne erfolgen.
Der vorrangige Einsatz des vorgeschlagenen Systems besteht in der Prüfung von Photovoltaik-Parks und schwer zugänglichen Dachinstallationen aus der Luft. Es eignet sich sowohl zur Qualitätskontrolle bei der Abnahme neu installierter Parks als auch für die Inspektion von bestehenden Anlagen. Die Identifikation von schadhaften Modulen wird beschleunigt und Defekte werden schon vor einer Beeinflussung der Anlagenleistung erkannt. Die Module können dann gesondert überwacht und bei eintretendem Effizienzverlust sofort ausgetauscht werden.
Ziel des Seminars ist die funktionelle Erweiterung eines Frameworks (C++ und OpenCV) um eigene Algorithmen zur Auswertung der Bildsignale. Eine Aufgabenstellung könnte bspw. die Korrektur von Verzerrungen durch die Beobachtungsbedingungen oder Bewegungen der Drohne sein.

Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder andere Sensorinformationen der Drohne verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 20.10.2016, 15 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  • SMID-Motivation
  • Legende: busbar = Stromschiene, crack = Riss, micro crack = Mikroriss
  • Kurze Einführung in OpenCV
  • Demoprogramm für OpenCV

Themenvorschläge für die Studierenden:

Es wird ein großes gemeinsames Software-Projekt erarbeitet, bei dem die einzelne Projektgruppen je ein Teilmodul entwickeln sollen. Die Betreuer werden ein lauffähiges, modulares Software-Projekt vorgeben, das grundsätzlich funktioniert, bei dem die Projektgruppen die Aufgabe erhalten, bestimmte Module durch ihre eigenen (besseren Lösungen) zu ersetzen.

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Sommersemester 2016:

Seminar: Spezialgebiete der Signalverarbeitung

SMID

Solar Module Inspection Drone (SMID)

Angelehnt an ein aktuelles Forschungsprojekt soll ein mobiles System entwickelt werden, das bereits installierte Photovoltaik-Module mittels Elektrolumineszenz überprüft. Statt einzelne Module auszubauen und vom Boden aus zu vermessen, soll eine berührungslose Analyse der installierten Module mit Hilfe einer Drohne erfolgen.
Der vorrangige Einsatz des vorgeschlagenen Systems besteht in der Prüfung von Photovoltaik-Parks und schwer zugänglichen Dachinstallationen aus der Luft. Es eignet sich sowohl zur Qualitätskontrolle bei der Abnahme neu installierter Parks als auch für die Inspektion von bestehenden Anlagen. Die Identifikation von schadhaften Modulen wird beschleunigt und Defekte werden schon vor einer Beeinflussung der Anlagenleistung erkannt. Die Module können dann gesondert überwacht und bei eintretendem Effizienzverlust sofort ausgetauscht werden.
Ziel des Seminars / Semesterprojektes ist die funktionelle Erweiterung eines Frameworks (C++ und OpenCV) um eigene Algorithmen zur Auswertung der Bildsignale. Eine Aufgabenstellung könnte bspw. die Korrektur von Verzerrungen durch die Beobachtungsbedingungen oder Bewegungen der Drohne sein.

Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder andere Sensorinformationen der Drohne verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 21.4.2016, 15 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. SMID - Motivation

Themenvorschläge für die Studierenden:

Es wird ein großes gemeinsames Software-Projekt erarbeitet, bei dem die einzelne Projektgruppen je ein Teilmodul entwickeln sollen. Die Betreuer werden ein lauffähiges, modulares Software-Projekt vorgeben, das grundsätzlich funktioniert, bei dem die Projektgruppen die Aufgabe erhalten, bestimmte Module durch ihre eigenen (besseren Lösungen) zu ersetzen.

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Wintersemester 2015 / 16:

Semesterprojekt / Seminar: Spezialgebiete der Signalverarbeitung

Kinect-Sensor Version 2

Objektinspektion mit dem Kinect-V2-Sensorsystem

Angelehnt an ein aktuelles Forschungsprojekt soll ein System entwickelt werden, das morphologische Beschädigungen an bekannten Objekten erkennt. Ziel des Semesterprojektes ist die funktionelle Erweiterung eines Frameworks (C++ und OpenCV) um eigene Algorithmen zur Auswertung von Kinect-V2-Signalen. Eine Aufgabenstellung könnte bspw. die Entwicklung eines Stitchingverfahrens für Tiefenbilder sein.

Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder Sensorinformationen vom Kinect-Sensor verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert.

Der Kinect-Sensor Version 2 und eine Schnittstellenkarte für USB 3.0 können ausgeliehen werden.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 15.10.2015, 15 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. Carspector - Motivation

Themenvorschläge für die Studierenden:

Es wird ein großes gemeinsames Software-Projekt erarbeitet, bei dem die einzelne Projektgruppen je ein Teilmodul entwickeln sollen. Die Betreuer werden ein lauffähiges, modulares Software-Projekt vorgeben, das grundsätzlich funktioniert, bei dem die Projektgruppen die Aufgabe erhalten, bestimmte Module durch ihre eigenen (besseren Lösungen) zu ersetzen. Es wird dabei hauptsächlich um Stitching und Punktwolken-Registrierung gehen.

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Sommersemester 2015:

Seminar: Spezialgebiete der Signalverarbeitung

Kinect-Sensor Version 2 Mit einem neuen Messsystem sollen äußere Schäden an Verleihfahrzeugen automatisch erfasst und mit dem bekannten Zustand des Fahrzeuges verglichen werden. Für den Kunden bedeutet das kürzere Wartezeiten und die Sicherheit, dass es keine nachträglichen Reklamationen gibt. Im Gegensatz zu bekannten Lösungen kann das Fahrzeug verschmutzt sein, außerdem werden Texturschäden am gesamten Fahrzeug erkannt. Es entsteht eine effektive Lösung zur Vermessung und 3D-Erfassung, speziell für spiegelnde Oberflächen und komplexe Formen. Die Zusammenschaltung vieler 3D-Sensoren ermöglicht eine schnelle Erfassung größerer Objekte bei Einhaltung der erforderlichen Messtoleranzen. Durch das automatische 3D-Stitching wird die Gesamtform ermittelt. Ein eigenes Inertialsystem soll zusammen mit der Positionsbestimmung das freie Vorbeifahren des Messobjektes gestatten. Spezielle Algorithmen zur Objektsynthese aus Videoströmen erlauben die Erfassung der Fahrzeuge mit höherer Genauigkeit als mit Einzelaufnahmen. Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder Sensorinformationen vom Kinect-Sensor verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert.

Der Kinect-Sensor Version 2 und eine Schnittstellenkarte für USB 3.0 können ausgeliehen werden.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 16.4.2015, 17 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. Carspector - Motivation
  2. ToF-Sensoren - Exkursion

Themenvorschläge für die Studierenden:

Es wird ein großes gemeinsames Software-Projekt erarbeitet, bei dem die einzelne Projektgruppen je ein Teilmodul entwickeln sollen. Die Betreuer werden ein lauffähiges, modulares Software-Projekt vorgeben, das grundsätzlich funktioniert, bei dem die Projektgruppen die Aufgabe erhalten, bestimmte Module durch ihre eigenen (besseren Lösungen) zu ersetzen. Es wird dabei hauptsächlich um Stitching und Punktwolken-Registrierung gehen.
  1. Recherche und Implementierung von Stitchingverfahren auf Basis von Farbbildern
  2. Recherche und Implementierung von Verfahren zur Registrierung von 3D-Punktwolken
  3. Entwicklung eines 3D-Modells aus der Fusion von 2D-Farbbildern und 3D-Punktwolken von verschiedenen Sensoren
  4. Entwicklung eines Verfahren zum Vergleich von gestitchten Bildern desselben Objekts bei unterschiedlichen Messungen
    1. unter Verwendung der Farbinformationen
    2. unter Verwendung der Tiefeninformationen
  5. Entwicklung eines Verfahrens zur Kompensation von Messfehlern bei stark verrauschten Signalen z.B. wegen reflektierender Objekte
  6. ...

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Wintersemester 2014 / 15:

Seminar / Semesterprojekt: Signalverarbeitung

Kinect-Sensor Version 2 Mit einem neuen Messsystem sollen äußere Schäden an Verleihfahrzeugen automatisch erfasst und mit dem bekannten Zustand des Fahrzeuges verglichen werden. Für den Kunden bedeutet das kürzere Wartezeiten und die Sicherheit, dass es keine nachträglichen Reklamationen gibt. Im Gegensatz zu bekannten Lösungen kann das Fahrzeug verschmutzt sein, außerdem werden Texturschäden am gesamten Fahrzeug erkannt. Es entsteht eine effektive Lösung zur Vermessung und 3D-Erfassung, speziell für spiegelnde Oberflächen und komplexe Formen. Die Zusammenschaltung vieler 3D-Sensoren ermöglicht eine schnelle Erfassung größerer Objekte bei Einhaltung der erforderlichen Messtoleranzen. Durch das automatische 3D-Stitching wird die Gesamtform ermittelt. Ein eigenes Inertialsystem soll zusammen mit der Positionsbestimmung das freie Vorbeifahren des Messobjektes gestatten. Spezielle Algorithmen zur Objektsynthese aus Videoströmen erlauben die Erfassung der Fahrzeuge mit höherer Genauigkeit als mit Einzelaufnahmen. Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Signalverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder Sensorinformationen vom Kinect-Sensor verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Signalmaterial oder mit eigenen Signalen ist als Projektergebnis wünschenswert. Der Kinect-Sensor Version 2 kann ausgeliehen werden.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 16.10.2014, 17 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. Carspector - Motivation
  2. Bildverarbeitung mit C++ und OpenCV

Themenvorschläge für die Studierenden:

  1. Themenbereich (3D-Signalverarbeitung)
    • Streifenlichtprojektion und optische Analyse zur Oberflächeninspektion
    • Differenzanalyse
    • Vergleichende Untersuchungen zu Eigenschaften des Kinect-Sensors
    • Stitching von Bildern mit Tiefeninformationen
    • Dichteschätzung von Personengruppen mittels Objektdetektion
    • ...
    • ...
  2. Themenbereich (Bildverarbeitung)
    • App-Entwicklung zur Wegfindung für EventMAP
    • Dichteschätzung von Personengruppen mittels Objektdetektion
    • ...
    • ...

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Sommersemester 2014:

Seminar / Semesterprojekt: Signalverarbeitung

Entwurf einer Smartphone-Applikation Zur Erhöhung der Sicherheit von Großveranstaltungen ist eine möglichst umfassende Beobachtung des Veranstaltungs­geländes erforderlich. Das kann mit Hilfe von Kameras geschehen, die in der Lage sind, die Szene zu erfassen und Bildsequenzen für eine umfassende Analyse zur Verfügung zu stellen. Ein Ziel dieser Analyse kann sein, Dichte- und Strömungsinformationen einer Menschenmenge zu extrahieren, um daraus eine Beurteilung der Sicherheitslage zu ermöglichen oder Informationen für die Besucher abzuleiten. Hierfür ist eine Smartphone-App denkbar, die eine schnelle Navigation zu interessanten Orten auf dem Gelände anbietet (Verpflegungsstände, Ein- und Ausgänge, Erste Hilfe). Andererseits können Sensorinformationen der Smartphones der Besucher einen wichtigen Beitrag leisten, um die Genauigkeit der Dichte- und Strömungsdaten zu verbessern. Wie und mit welchem Ziel für diese Problemstellung Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, ist Gegenstand eines Forschungsprojekts. In den studentischen Projekten sollen dafür geeignete Bildverarbeitungsalgorithmen umgesetzt oder Sensorinformationen von Smartphones verarbeitet werden. Ein Test an vorhandenem Bildmaterial oder mit eigenen Smartphones ist als Projektergebnis wünschenswert.

Bei Interesse nehmen Sie bitte schon vor Beginn des Semesters Kontakt mit Frau Prof. Meffert (meffert@informatik...) auf.

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 24.4.2014, 17 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. EventMAP - Motivation
  2. Bildverarbeitung mit C++ und OpenCV
  3. Programmierung von Anwendungen mit dem Android-SDK

Themenvorschläge für die Studierenden:

  1. Themenbereich (Bildverarbeitung)
    • Schätzung von Personendichten mit Verfahren der Bildverarbeitung und/oder des maschinellen Lernens
    • Erkennung von Ereignissen (Warteschlangen, Gruppendynamik, ...)
  2. Themenbereich (Smartphone)
    • Auswertung von Sensorsignalen (Feldstärke, Position, Beschleunigung, ...)
    • Möglichkeiten der Kommunikation mit Servern des Veranstalters

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Olaf Hochmuth
  3. Dipl.-Inf. Sebastian Hellwig
  4. Dipl.-Inf. Sascha Stübing
  5. Dipl.-Ing. Niklas Treutner

Dokumente, Ergebnisse (Folien der Vorträge, Fotos):


Wintersemester 2012 / 13:

Seminar / Semesterprojekt: Umweltmonitoring / Analyse großer Klimadatensätze

Zum Schutz der Natur ist eine möglichst umfassende Beobachtung der Umwelt erforderlich. Für die Beurteilung von Umweltveränderungen können Mustererkennung und Signalverarbeitung wichtige Beiträge leisten. Luft, Boden, Wasser, Landschaft, Artenvielfalt u.v.m. können mit Messtechnik oder anderen Mitteln beobachtet und kartiert werden. Wie und mit welchem Ziel die Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden, soll Gegenstand des Seminars sein. Als studentische Beiträge sind Vorträge zu den Möglichkeiten der Überwachung von Natur und Landschaft, zur automatischen Erfassung und Auswertung von Qualitätsparametern und zur Einrichtung von Warnsystemen geplant.

Zum Abschluss ist eine Exkursion zum Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum Neustrelitz vorgesehen. Sicherlich lässt sich das eine oder andere Thema zu einer Bachelorarbeit weiterentwickeln.

Interessenten werden gebeten, sich möglichst schon vor Beginn des Wintersemesters anzumelden (meffert@informatik...).

Vorbesprechung und Themenvergabe: Donnerstag 18.10.2012, 17 Uhr, RUD26, Raum 1.305.

Links:

Einführungsvorträge:

  1. Umweltmonitoring - Motivation und Begriffe / Definitionen
  2. Präsentationen mit der LATEX-Beamer-Klasse

Betreuer:

  1. Prof. Dr. Beate Meffert
  2. Dr. Marcel Langner (Geographisches Institut, HU Berlin)
  3. Dr. Olaf Hochmuth
  4. Juliane Hüttl (R-Konsultationen)

Literatur:

Dokumente, Ergebnisse (Folien und Kurzfassungen der Vorträge, Fotos):


Sommersemester 2010:

Seminar: Signalprozessor

Von Studierenden der Informatik soll in dem Seminar versucht werden, zwei Aufgabenstellungen der Signalverarbeitung mit einem digitalen Signalprozessor (DSP) zu lösen. Voraussetzung für die Seminarteilnahme ist der erfolgreiche Abschluss einschlägiger Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls (bspw. Halbkurse SV0, SV1, SV2). Eine Exkursion bildet den Abschluss des Seminars.

Links:

  • DRM-Decoder-Software DREAM
  • DRM-Decoder- und Abstimm-Software inkl. Executable
  • DRM-Decoder-Software SoDiRA
  • DRM-Abstimm-Software von B. Kainka
  • DRM-Abstimm-Software von M. Wöste
  • DRM-Hardware von B. Kainka
  • DRM-Hardware auf dem Elex-Server
  • Informationen zum DRM-Standard
  • Informationen der DRM-Organisation
  • Deutsches DRM-Forum
  • Noch ein DRM-Forum
  • Tabelle von DRM-Sendern
  • Wiki zu DRM
  • DRM-Decoder mit MATLAB
  • JTFA-Software von R.S. Horne
  • C-Bibliotheken für die FFT
  • Algorithmen für die FWT
  • Merkmalsauswahl mit SAS:
    1. SAS können Sie in den Pools 12 und 13 der Mathematik (RUD25, Raum 2.212 und 2.213) nutzen.
    2. SAS können Sie aber auch in den Pools der Informatik (RUD25, Raum 3.2xx) oder von zu Hause aus nutzen.
    3. SAS können Sie am besten im Pool des Lehrstuhls (RUD25, Raum 4.307) nutzen.
    4. SAS können Sie aber auch von einem beliebigen Ort unserer Erde nutzen.
    5. Kurs „Werkzeuge der empirischen Forschung“ von Dr. W. Kössler: HTML
    6. Beispiel-Job für die Merkmalsauswahl: GIF
    7. Ergebnisexport von DI Uwe Knauer: GIF
    8. Kommentare in SAS:
      • eine Programmzeile auskommentieren: * am Zeilenanfang und ; am Zeilenende
      • mehrere Zeilen auskommentieren: /* ... */
    9. Alternativ können Sie R (remote) R 2.12 in Netzwerken des Informatikinstitutes nutzen.
  • SPSS-Download: Softonic
  • Bewertung eines Klassifikators: PDF
  • Bewertung eines Klassifikators: HTM
  • Entwicklungswerkzeug MATLAB:
    1. MATLAB (remote) MATLAB (remote) können Sie in Netzwerken des Informatikinstitutes nutzen.
    2. MATLAB können Sie in allen Pools des Informatikinstitutes (RUD25) nutzen.
    3. Werner, M.: Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB. Braunschweig: Vieweg 2006, ISBN 3834800430
    4. MATLAB Central MATLAB Central
  • Julianes Seite zum Seminar

Projektthemen:

  1. Dekodierung von DRM-Signalen
  2. Ereigniserkennung in Audiosignalen (Babyphon)

Projektbetreuer:

  1. Dr. Olaf Hochmuth
  2. Juliane Hüttl

Projektgruppen:

  1. Franzi, Alex, Peter
  2. René, Juliane, Ralph, Christian

Signale:

Dokumente, Ergebnisse (Folien und Kurzfassungen der Vorträge, m-Skripte, Fotos):

  • Folien: PPT
  • Dokumente, Folien bzw. Kurzfassungen: PDF
  • Dokumente, Kurzfassungen: DOC
  • m-Skripte, Signale: ZIP
  • SAS-Jobs: SAS
  • JTFA- und SAS-Ergebnisse (PNG)
  • SAS-Ergebnisse (SWF)
  • SAS-Ergebnisse (AVI)
  • SAS-Ergebnisse (DAT)
  • schaltungstechnische Ergänzungen am „DRM-Empfänger“: GIF

Wintersemester 2007 / 2008:

Seminar: Postautomation 2

Von Studierenden der Informatik soll in dem Seminar versucht werden, Aufgabenstellungen der SIEMENS-Postautomation GmbH zu lösen. Die SIEMENS-Postautomation GmbH ist in Berlin-Adlershof tätig und es gibt eine viele Jahre andauernde Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Signalverarbeitung / Mustererkennung. Voraussetzung für die Seminarteilnahme ist der erfolgreiche Abschluss einschlägiger Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls (Halbkurse SV0, SV2, SV3). Eine Exkursion in ein Briefverteilzentrum bildet den Abschluss des Seminars.

Links:

  • Aufgabenstellungen (RTF)
  • C-Bibliotheken für die FFT
  • Algorithmen für die FWT
  • Merkmalsauswahl mit SAS:
    1. SAS können Sie in den Pools 12 und 13 der Mathematik (RUD25, Raum 2.212 und 2.213) nutzen.
    2. SAS können Sie aber auch in den Pools der Informatik (RUD25, Raum 3.2xx) oder von zu Hause aus nutzen.
    3. SAS können Sie am besten im Pool des Lehrstuhls (RUD25, Raum 4.307) nutzen.
    4. SAS können Sie aber auch von einem beliebigen Ort unserer Erde nutzen.
    5. Kurs „Werkzeuge der empirischen Forschung“ von Dr. W. Kössler: HTML
    6. Beispiel-Job für die Merkmalsauswahl: GIF
    7. Ergebnisexport von DI Uwe Knauer: GIF
    8. Kommentare in SAS:
      • eine Programmzeile auskommentieren: * am Zeilenanfang und ; am Zeilenende
      • mehrere Zeilen auskommentieren: /* ... */
    9. Alternativ können Sie R (remote) R 2.12 in Netzwerken des Informatikinstitutes nutzen.
  • SPSS-Download: Softonic
  • Bewertung eines Klassifikators: PDF
  • Entwicklungswerkzeug MATLAB:
    1. MATLAB (remote) MATLAB (remote) können Sie in Netzwerken des Informatikinstitutes nutzen.
    2. MATLAB können Sie in allen Pools des Informatikinstitutes (RUD25) nutzen.
    3. Werner, M.: Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB. Braunschweig: Vieweg 2006, ISBN 3834800430
    4. MATLAB Central MATLAB Central

Projektthemen:

  1. Predictive Maintenance mit Hilfe akustischer Sensoren, Betreuung: Dipl.-Ing. Frank Gerstenberg
  2. Erkennung von Flugzeugstarts und -landungen sowie Maschinendurchläufen mit dem Qualitätssicherungbrief, Betreuung: Dipl.-Ing. Rolf Kupfernagel

Projektbetreuer:

  1. Dipl.-Ing. Frank Gerstenberg
  2. Dipl.-Ing. Rolf Kupfernagel
  3. Dr. Georg Kinnemann

Projektgruppen:

  • Gruppe A, Betreuung: Dipl.-Ing. Frank Gerstenberg und Dr. Olaf Hochmuth
  • Gruppe B, Betreuung: Dipl.-Ing. Rolf Kupfernagel und Dr. Olaf Hochmuth

Signale:

  • Accelerations-Signale (ACD)
  • akustische Signale (WAV)

Dokumente, Ergebnisse (Folien und Kurzfassungen der Vorträge, m-Skripte, Fotos):

Kontakt:

Kontakt: (030) 6392-6405


Wintersemester 2006 / 2007:

Seminar: Postautomation

Von Studierenden der Informatik soll in dem Seminar versucht werden, Aufgabenstellungen der SIEMENS-Postautomation GmbH zu lösen. Die SIEMENS-Postautomation GmbH ist in Berlin-Adlershof tätig und es gibt eine viele Jahre andauernde Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Signalverarbeitung / Mustererkennung. Voraussetzung für die Seminarteilnahme ist der erfolgreiche Abschluss einschlägiger Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls (Halbkurse SV0, SV2, SV3). Eine Exkursion in ein Briefverteilzentrum bildet den Abschluss des Seminars.

Links:

  • Aufgabenstellungen (RTF)
  • C-Bibliotheken für die FFT
  • Merkmalsauswahl mit SAS:
    1. SAS können Sie in den Pools 12 und 13 der Mathematik (RUD25, Raum 2.212 und 2.213) nutzen.
    2. SAS können Sie aber auch in den Pools der Informatik (RUD25, Raum 3.2xx) oder von zu Hause aus nutzen.
    3. SAS können Sie am besten im Pool des Lehrstuhls (RUD25, Raum 4.307) nutzen.
    4. SAS können Sie aber auch von einem beliebigen Ort unserer Erde nutzen.
    5. Kurs „Werkzeuge der empirischen Forschung“ von Dr. W. Kössler: HTML
    6. Beispiel-Job für die Merkmalsauswahl: GIF
    7. Ergebnisexport von DI Uwe Knauer: GIF
    8. Kommentare in SAS:
      • eine Programmzeile auskommentieren: * am Zeilenanfang und ; am Zeilenende
      • mehrere Zeilen auskommentieren: /* ... */
    9. Alternativ können Sie R (remote) R 2.12 in Netzwerken des Informatikinstitutes nutzen.
  • SPSS-Download: Softonic
  • Bewertung eines Klassifikators: PDF

Projektthemen:

  1. Erkennung von wellenförmigen Entwertungsstempeln in Grauwertbildern, Betreuung: Dr. Michael Schüßler
  2. Unterscheidung zwischen Text- und Nicht-Text-Regionen in Farbbildern, Betreuung: Dr. Michael Schüßler
  3. Fouriertransformation für Strichkodes, Betreuung: Dipl.-Inf. Katja Jakel

Projektbetreuer:

  1. Dr. Michael Schüßler
  2. Dipl.-Inf. Katja Jakel
  3. Dr. Georg Kinnemann

Projektgruppen:

  • Gruppe 1, Betreuung: Dr. Michael Schüßler und Dr. Olaf Hochmuth
  • Gruppe 2, Betreuung: Dr. Michael Schüßler und Dr. Olaf Hochmuth
  • Gruppe 3, Betreuung: Dipl.-Inf. Katja Jakel und Dr. Olaf Hochmuth

Ergebnisse (Folien und Kurzfassungen der Vorträge, m-Skripte, Fotos):

Kontakt:

Kontakt: (030) 63926405


Sommersemester 2006:

Seminar: NOAA-Wetterbilder

NOAA Eine Spezialantenne, ein „UKW-Radio“ und ein PC mit Soundkarte - das sind die Zutaten für den Empfang von Signalen der Satellitenreihe NOAA. Sie dienen alle der meteorologischen Fernerkundung der Erde und heißen deshalb auch „Wettersatelliten“. Natürlich sind längst nicht mehr alle 17 Satelliten in Betrieb, zur Zeit sind es noch: NOAA-12, NOAA-14, NOAA-15, NOAA-17, NOAA-18 und NOAA-19. Sie umkreisen die Erde in einer Höhe von ca. 820 km. Dabei überfliegen sie nach jeder Erdumrundung (ca. 102 min) ein anderes Gebiet, so dass der eigene Standort etwa alle 12 Stunden überflogen wird. Die Entfernung beim Auf- bzw. Untergang des Satelliten am Horizont (0° Elevation) beträgt etwa 3.400 km. Die Entfernung verringert sich beim direkten Überflug (90° Elevation) auf ca. 820 km.
Die Sensorik der NOAA-Satelliten erfasst das Überfluggebiet sowohl im sichtbaren als auch im nahen Infrarotbereich. Für kommerzielle Bodenstationen werden die Bildsignale im GHz-Bereich zur Erde übertragen. Für Amateur- und nichtkommerzielle Zwecke kommen schlechter ortsaufgelöste Bildsignale als Tonsignale über das 137-MHz-Frequenzband zur Erde. Für diesen Übertragungsweg beträgt der Pixelabstand am Boden etwa 4 km. Die Schwadbreite beträgt etwa 3.000 km.

Wetterbild vom 2. Nov. 2005
Start fS [MHz]
12 14.05.1991 137,50  
14 30.12.1994 137,62  
15 13.05.1998 137,50  
17 24.06.2002 137,62  
18 20.05.2005 137,9125  
19 6.02.2009 137,100  

Von Studierenden der Geographie (max. 10) und der Informatik (max. 10) soll in dem Seminar gemeinsam versucht werden, einen vollautomatischen Webservice für NOAA-Wetterbilder aufzubauen. Voraussetzung für die Seminarteilnahme ist der erfolgreiche Abschluss einschlägiger Lehrveranstaltungen des Geographischen Instituts und des Informatikinstituts (Halbkurse SV0, SV1, SV3). Eine Tages-Exkursion zum DWD-Observatorium in Lindenberg bildet den Abschluss des Seminars.

Links:

  • Registrierte Software SatSignal 4 ermöglicht folgende Zusatzmerkmale:
    • Faster operation through toolbar icons
    • Access to apparent temperature display in ºF or ºC
    • Access to overlay display of countries, states & grid-lines
    • Access to the new EasyOverlay facility
    • Access to image input options
    • Access to command-line parameters for fully automated operation
    • Ability to add your text to the image
    • Technical support
  • VC7-Projekt von Roman Blaschek für den APT-Dekoder
  • Wettersatelliten über Tolk in Norddeutschland
  • PIK-Observatorium Potsdam
  • Beispiele für Signale
  • Hersteller des „Wettermanns“
  • Hard- und Software zu Satelliten
  • Positionen von Satelliten
  • Positionen von Satelliten
  • Magazine of GEO

Vortragsthemen für Studierende der Geographie:

  1. Geschichte der Wetterbeobachtung aus der Luft und aus dem Weltall (Wetterdrachen, Wetterballons, Wettersatelliten)
  2. Geschichte der Wetterbeobachtung aus dem Weltall (USA, Sowjetunion, Westeuropa)
  3. Geschichte, Gegenwart und Zukunft der bodengebundenen Wetterbeobachtung in Deutschland
  4. Sensoren auf den NOAA-Satelliten und daraus abgeleitete Wetterbilder
  5. Uhren auf den NOAA-Satelliten laufen schneller als auf der Erde - Konsequenzen aus der Relativitätstheorie
  6. Sensoren auf den Metop-Satelliten und daraus abgeleitete Wetterbilder

Vortragsthemen für Studierende der Informatik:

  1. Serielles Interface für den „Wettermann“, Web-Interface für die Bedien-Konsole des „Wettermanns“
  2. APT-Signale: Kenngrößen im Zeitbereich und im Frequenzbereich, Störsicherheit
  3. APT-Signale: Kenngrößen zur sicheren Detektion für die Steuerung der Tonaufzeichnung (Signal-Stör-Abstand, Goerzel-Algorithmus)
  4. APT-Signale: Dekodierung, erste Lösungen
  5. WAV vs. MP3: Bis zu welcher Bitrate [kbit/s] sind die APT-Signale noch auswertbar?
  6. WAV vs. Audio-Stream: Vor- und Nachteile, erste Lösungen
  7. Programm für die Überflugzeiten aktiver NOAA-Wettersatelliten

Seminarbetreuer:

  1. Dr. Olaf Hochmuth
  2. Dr. Thomas Draheim

Ergebnisse (Links, Folien bzw. Kurzfassungen der Vorträge):

Literatur:

Danksagung:

Ein Dank gilt Herrn Dipl.-Inf. Roman Blaschek für die Anregung zu dem Seminar und das begonnene VC7-Projekt. Das Seminar wird unterstützt durch:

VIERLING Communications GmbH
Herr Wolfgang Baschant
Pretzfelder Straße 21, D-91320 Ebermannstadt
Postfach 11 65, D-91316 Ebermannstadt
Tel.: +49(0)9194 97 224
Fax.: +49(0)9194 76 71 79
E-Mail: info@vierling.de


Vierling Communications GmbH

Prof. Beate Meffert
Dr. O. Hochmuth
05.04.2017, 17:36:43