Universität Wien FIND

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Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

052600 VU Signal and Image Processing (2021S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Di 22.06. 15:00-16:30 Digital

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first serve").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Due to the ongoing pandemic, all lectures will be held online until further notice.

Dienstag 02.03. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 03.03. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 09.03. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 10.03. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 16.03. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 17.03. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 23.03. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 24.03. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 13.04. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 14.04. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 20.04. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 21.04. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 27.04. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 28.04. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 04.05. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 05.05. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 11.05. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 12.05. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 18.05. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 19.05. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 26.05. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 01.06. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 02.06. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 08.06. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 09.06. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 15.06. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 16.06. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 23.06. 15:00 - 16:30 Digital
Dienstag 29.06. 15:00 - 16:30 Digital
Mittwoch 30.06. 15:00 - 16:30 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Signals with temporal or spatial structure are ubiquitous. Whether they are 1D signals, as in audio or time-dependent measurement/sensors, whether these are 2D photographs and LIDAR images or whether they are 3D medical volumes, climate models, or computational fluid studies; these signals are everywhere. In this course, we study the mathematical foundations of signal processing and learn how to implement and apply commonly used algorithms in image analysis. Topics we cover include linear time-invariant (LTI) systems, convolution, the Fourier transform and its extensions, sampling and filtering of signals, spectral analysis, information theoretic coding and wavelet analysis.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Assignments: 51%
2xReaction sheets: 4%
Midterm: 20%
Final: 25%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Teilnahmevorraussetzungen: StEOP, PR2, MG2, THI, MOD, ADS
Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: NUM

The grading scale for the course will be:
1: at least 87.5%
2: at least 75.0%
3: at least 62.5%
4: at least 50.0%

Prüfungsstoff

The major goals of this course include:
* understanding the mathematical foundations of signal processing
* being able to implement commonly used signal processing algorithms in Python
* applying signal processing algorithms to image analysis

Literatur

1. Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, 3rd Edition, Pearson, 2010
2. Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods Digital Image Processing 4th edition, Addison-Wesley, 2018.
3. Donald B. Percival, Andrew T. Walden, Spectral Analysis for Physical Applications, Cambridge University Press, 1993

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: SIP AKM IMI

Letzte Änderung: Mi 10.03.2021 08:08