Universität Wien

052600 VU Signal and Image Processing (2026S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Di 14.04. 13:15-14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5

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

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 03.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 04.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 10.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 11.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 17.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 18.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 24.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 25.03. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 15.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 21.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 22.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 28.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 29.04. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 05.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 06.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 12.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 13.05. 08:00 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
    PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
    PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Mittwoch 13.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 19.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 20.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 26.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 27.05. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 02.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 03.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 09.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 10.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 16.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 17.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 23.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
  • Mittwoch 24.06. 15:00 - 16:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 30.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Hauptgebäude, Hochparterre, Stiege 5
    Seminarraum 5, Währinger Straße 29 1.UG

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

* Two feedback sheets: 4%
* Midterm programming exam: 30%
* Final: 66%

In addition, you can earn up to 10% of bonus points by answering questions on Moodle about the pre-recorded videos. These bonus points count towards the overall points independently of the points you achieve on the assignments and the exams, i.e., they can help you pass the course.

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%

In each 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

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 04.03.2026 14:26