052600 VU Signal and Image Processing (2024S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 12.02.2024 09:00 bis Do 22.02.2024 09:00
- Abmeldung bis Do 14.03.2024 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
05.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
06.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Mittwoch
13.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
19.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
20.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
09.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
10.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
16.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
17.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
23.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
24.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
N
Dienstag
30.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Dienstag
07.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
08.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
14.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
15.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
21.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
22.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
28.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
29.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
04.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
05.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
11.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
12.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
18.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
19.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Dienstag
25.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Mittwoch
26.06.
15:00 - 16:30
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
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: 15%
Final: 30%
2xReaction sheets: 4%
Midterm: 15%
Final: 30%
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Teilnahmevorraussetzungen: StEOP, PR2, MG2, THI, MOD, ADS
Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: NUMThe 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%In each assignment, in the midterm exam, and in the final exam, a minimum of 10% of the maximum reachable points is required to pass the course.
Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: NUMThe 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%In each assignment, in the midterm exam, and in the final exam, a minimum of 10% of the maximum reachable points is required to pass the course.
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 time-series and image analysis
* understanding the mathematical foundations of signal processing
* being able to implement commonly used signal processing algorithms in Python
* applying signal processing algorithms to time-series and 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
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: Fr 23.02.2024 18:05