Methoden der digitalen Signalverarbeitung

Vernetztes Lernen für optimalen Studienerfolg: Das neue Lehrbuch ist eine umfassende Einführung in die digitale Signalverarbeitung für für Studentinnen und Studenten der Ingenieur- und Naturwissenschaften. Es enthält eine Vielzahl von grafischen Darstellungen zur Visualisierung von abstrakten Inhalten und stellt eine enge Verknüpfung von Mathematik und praktischen Anwendungen her. Ein Lernprogramm auf der Basis von interaktiven PDFs stellt eine zusätzliche Möglichkeit zur Vernetzung der Lehrinhalte dar. Mit den darin beschriebenen LabView-Experimenten können eigenständige Versuche mit einer grafischen Benutzeroberfläche durchgeführt werden<br> In den ersten Kapiteln werden die fürs Verständnis erforderlichen mathematischen Werkzeuge wiederholt. Nach der Vorstellung der unterschiedlichen Signalarten, wie etwa stationäre, kontinuierliche und diskrete Signale, werden in den folgenden Kapiteln die Methoden der Signalverarbeitung und der Nutzen der verschiedenen Transformationen (Laplace, Fourier, Hilbert) behandelt.<br> Die Verbindung zwischen analogen und digitalen Signalen stellt das Kapitel über die Signalabtastung und -rekonstruktion und die dadurch verursachten zusätzlichen Eigenschaften der Abtastwerte her. Die folgenden Kapitel geben eine Einführung in die Grundlagen der Systemtheorie und der Verarbeitung nichtstationärer und zweidimensionaler Signale.<br> Die in einer Wertefolge enthaltene Information ist nur dann nutzbar, wenn über das zu untersuchende Objekt Vorkenntnisse vorliegen. Diese basieren auf naturwissenschaftlichen Gesetzmäßigkeiten oder Signalstrukturen, welche von Experten als kennzeichnend für den Zustand oder die Eigenschaften eines Objekts erklärt wurden. Im letzten Kapitel werden einige in verschiedenen Fachgebieten angewendeten Signalmodelle vorgestellt, darunter die Modalanalyse, Untersuchung viskoelastischer Werkstoffe, Impedanz-Spektroskopie, inverse Filterung und die Untersuchung hysteresebehafteter Systeme. Diese Anwendungen lassen sich in LabView-Experimenten nachvollziehen.<br>