050185 VO Biosignalverarbeitung (2014W)

1. SIGNALE (SIGNALPARAMETER, SIGNALAUSPRÄGUNGEN, INFORMATIONSÜBERTRAGUNG)
2. BIOLOGISCHE SIGNALE
2.7 ELEKTROKARDIOGRAPHIE (EKG)
2.7.2 diagnostisches EKG
2.7.3 Belastungs-EKG (Ergometrie)
2.7.4 Langzeit-EKG (Holter-EKG)
2.9 DAS ELEKTROENZEPHALOGRAMM (EEG)
2.10 ANALYSE DES LANGZEIT-EEGS
2.11 EVOZIERTE POTENTIALE
3. BIOSIGNALVERARBEITUNG
3.1 DATENREDUKTION
3.1.1 Filterung
3.1.2 (Lineare) Regression
3.1.3 Zeit-variante Signale
3.2 DARSTELLUNG DER SIGNALE
3.2.1 Darstellung von Verläufen

1. SIGNALVERARBEITUNG
1.1 ANALOGE / DIGITALE SIGNALVERARBEITUNG
2. HARDWARE-ELEMENTE
2.1 SENSOR
2.3 MESSVERSTÄRKER
2.4 (ANALOGE) FILTER
2.6 ZUSATZKOMPONENTEN BEI DIGITALER VERARBEITUNG
2.6.2 Analog/Digital-Wandler [ADC]
2.6.2.1 Numerische Genauigkeit
2.6.4 Anti-Aliasing-Filter (AL-Filter)
2.7 MESS-SYSTEME
2.7.2 Messfehler (Systematische Messfehler, Statistische Messfehler, Artefakte)
2.7.3 (Technische) Eigenschaften
3. SIGNAL-DISKRETISIERUNG
3.1 ANSATZ A: ABTASTUNG UND QUANTISIERUNG
3.1.1 Dirac-Funktion
3.1.2 Zeitdiskretisierung
3.1.3 Wertdiskretisierung
3.1.4 Diskretisierungsfehler
3.1.5 Freiheitsgrade (des Ansatzes A)
3.2 ANSATZ B: DISKRETISIEREN UNTER VERWENDUNG VON ORTHONORMALEN FUNKTIONEN
3.2.1 Orthonormalentwicklung
3.2.2 Orthonormalbasen
3.2.2.1 Fourier-Sampling
3.2.2.2 Standard-Sampling
4. DIGITALE SIGNALVERARBEITUNG (DSV)
4.1 DATENSTRUKTUR
4.2 AUFBAU EINES DIGITALEN SIGNALVERARBEITUNGS-SYSTEMS
4.4 SOFTWARE-ASPEKTE
5. SOFTWARE-PAKETE

1. SIGNALTHEORIE
1.1 SIGNALKATEGORIEN
1.2 (MATHEMATISCHE) MODELLE
2.4 MODELLE DETERMINISTISCHER SIGNALE
2.4.1 Modelle im Zeitbereich
2.4.2 Klassifikation
2.4.2.1 Periodische Signale
2.4.2.1.3 Fourierreihe (FR)
2.4.2.2 Fast periodische Signale
2.4.2.3 Aperiodische Signale
2.4.2.3.1 Fouriertransformation
2.4.2.3.3 Inverse Fourier Transformation
2.4.2.3.4 Laplace Transformation
3. DETERMINISTISCHE, (ZEIT-)DISKRETE SIGNALE
3.1 MODELLE IM ZEITBEREICH
3.1.1 Parametrische Modelle
3.1.2 Darstellung als Graph
3.1.3 Konstruktion von parametrischen Signalmodelle (Zeit-)diskreter Signale
3.2 (ZEIT-)DISKRETE SIGNALE IM FREQUENZBEREICH
3.2.1 Diskrete Fourier-Transformation (DFT)
3.2.1.1 Ableitung
3.2.1.2 Eigenschaften
3.2.2 Inverse Diskrete Fourier-Transformation
3.2.3 Fast-Fourier-Transform (FFT)
3.2.4 Spektralanalyse
3.2.4.1 Spektralanalyse eines periodischen Signals
3.2.4.2 Spektralanalyse eines aperiodischen Signals
3.2.5 Spektralanalyse mittels DFT
3.2.5.1 Beziehungen zwischen den Signalparametern im Zeit- und Frequenzbereich
3.2.5.2 Besonderheiten bei der Spektralanalyse mittels DFT
3.2.7 Modellierung realer (verrauschter deterministischer) Signale
4. STOCHASTISCHE SIGNALE
4.1 STATIONARITÄT, ERGODIZITÄT
4.2 ERWARTUNGSWERTE K-TER ORDNUNG
4.4.1 Modelle im Zeitbereich
4.4.1.1 Verteilungsdichte-Funktion
5. KORRELATIONSFUNKTIONEN (AKF, KKF)
5.1 AUTOKORRELATIONSFUNKTION (AKF)
5.1.1 Autokorrelationsfunktion ([Zeit-]kontinuierliches Signal)
5.1.1.1 Charakterisierung im Frequenzbereich
5.1.3 Autokorrelationsfunktion (diskretes Signal)
5.2 KREUZKORRELATIONSFUNKTION (KKF)
5.2.1 Kreuzkorrelationsfunktion ([Zeit-]kontinuierliche Signale)
5.2.3 Kreuzkorrelationsfunktion (diskrete Signale)
5.3 MODELLE IM FREQUENZBEREICH
5.3.1 (Auto)Leistungsspektrum, Spektrale Leistungsdichte
5.3.2 Kreuz(leistungs)spektrum
5.3.2.1 Quadratische Kohärenzfunktion
5.3.2.1.1 Bedeutung der (quadratischen) Kohärenzfunktion
6. LINEARE, ZEITINVARIANTE SYSTEME (LTI-SYSTEME)
6.3 BESCHREIBUNG LINEARER ZEITINVARIANTER SYSTEME
6.3.1 Gewichtsfunktion
6.3.2 (komplexwertige) Übertragungsfunktion
6.3.3 Frequenz-Antwort-Funktion
6.3.3.1 Numerische Berechnung
6.4 EIGENSCHAFTEN VON PHYSIKALISCH REALISIERBAREN LTI-SYSTEMEN
6.4.1 Kausalität, Stabilität
6.5 ZUSAMMENGESETZTES SYSTEM