Methoden der digitalen Signalverarbeitung

Norbert Stockhausen

Mit interaktivem Lernprogramm und LabView-Experimenten

Wie werden digitale Signale erzeugt und verarbeitet, wie werden sie gespeichert, transformiert und übermittelt? An digitaler Signalverarbeitung kommt nicht vorbei, wer zum Beispiel Elektro- oder Nachrichtentechnik studiert, ist sie doch ein Grundlagenfach dieser Studiengänge; ein Fach mit hohen Anforderungen, denn anspruchsvolle, aufeinander aufbauende physikalische, mathematische und ingenieurswissenschaftliche Kenntnisse sind gefragt. Norbert Stockhausen legt nun ein einzigartiges Lehrbuch zum Thema vor, das sich an Studierende der Ingenieurswissenschaften richtet. Zunächst stellt der Autor die grundlegenden mathematischen Werkzeuge vor und bespricht im Folgenden die unterschiedlichen Signalarten, die Methoden der Signalverarbeitung und den Nutzen verschiedener Transformationen. Die Verbindung zwischen analogen und digitalen Signalen erklärt Stockhausen ebenso wie die Grundlagen der Systemtheorie und der Verarbeitung nicht stationärer und zweidimensionaler Signale. Den Abschluss bildet ein Überblick über Anwendungen in der Praxis. Zusatzmaterial gibt’s zum Download: Interaktive PDFs unterstützen das „vernetzte Lernen“, LabView-Experimente laden zum Selbstprobieren ein.

Norbert Stockhausen
Methoden der digitalen Signalverarbeitung
Mit interaktivem Lernprogramm und LabView-Experimenten

2016, 1. Auflage, 656 Seiten, 300 Farbabbildungen. Gebunden.
ISBN 978-3-527-41360-7 / Wiley-VCH, Weinheim
€ 59,00

MATHEMATISCHES WERKZEUG
Komplexe Zahlen
Transformation von Funktionsvariablen
Gerade und ungerade Funktionen
Lineare Differenzialgleichungen
Mathematische Anpassung von Funktionen an Messdaten

FUNKTIONEN
Periodische Funktionen
Pulsförmige Funktionen
Unstetige Funktionen
Polynome
Logarithmus
Arcustangens-Funktion
Debye-Funktion
Komplexe Exponenzialfunktion
Chirp-Funktionen

SIGNALE
Informationsgehalt von Signalen
Determinierte Signale
Transiente Signale
Rauschsignale
Stationäre Signale
Nichtstationäre Signale
Kausale Signale
Kontinuierliche und diskrete Signale
Energiesignale
Leistungssignale
Ortsabhängige Signale
Komplexwertige Signale
Testsignale

STOCHASTISCHE ANALYSE
Zufallsprozesse
Erwartungswerte von Zufallsprozessen
Histogramm
Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktion
Zweidimensionale Zufallsprozesse

FALTUNG
Faltungsintegral
Eigenschaften der Faltung
Faltungssumme
Zyklische Faltung
Segmentierte Faltung
2D-Faltung

KORRELATION
Kreuzkorrelationsfunktion (KKF)
Eigenschaften der Kreuzkorrelations-Funktion
Autokorrelationsfunktion (AKF)
Eigenschaften der Autokorrelationsfunktion
2D-Korrelation
Zyklische Korrelation
Zyklische 2D-Korrelation

FOURIER-TRANSFORMATION
Fourier-Reihen
Fourier-Integral
Fourier-Spektrum
Inverse Fourier-Transformation
Fourier-Paare
Eigenschaften der Fourier-Transformation

ABTASTUNG UND REKONSTRUKTION
Amplituden-Quantisierung
Quantisierung im Zeitbereich
Begrenzung der Messdauer
Rekonstruktion des Analogsignals

DISKRETE FOURIER-TRANSFORMATION
Quantisierung im Spektralbere
DFT-Summe
Berechnung der DFT-Summe
Zyklisches DFT-Spektrum
Leckeffekt
Fensterfunktionen
Inverse diskrete Fouriertransformation (IDFT)
Simultane FFT zweier Abtastfolgen
Fourier-Deskriptoren
Spektralanalyse von Rauschsignalen
Diskrete Fourier-Spektren
Zyklische Faltung mit der FFT
Zweikanalanalyse
Cepstrumanalyse

HILBERT-TRANSFORMATION
Hilbert-Paare
Kramers-Kronig-Relation
Eigenschaften der Hilbert-Transformation
Analytische Signale
Diskrete Hilbert-Transformation

LAPLACE-TRANSFORMATION
Laplace-Integral
Korrespondenzen der Laplace-Transformation
Eigenschaften der Laplace-Transformation
Lösung von Differenzialgleichungen im Bildbereich

SYSTEME
Lineare zeitinvariante Systeme
Reale Systeme
Kausale Systeme
Systemfunktionen
Zusammenhang zwischen den Systemfunktionen
Kenngrößen von Systemfunktionen
Zusammenschaltung von Systemen
Mechanische Modellsysteme
Elektrische Modellsysteme
Totzeit-System

ANALYSE NICHTSTATIONÄRER SIGNALE
Aufteilung nichtstationärer Signale in Teilsequenzen
Kurzzeit-Fourier-Transformation
Diskrete Kurzzeit-Fourier-Transformation
Wavelet-Transformation

2D-FOURIER-TRANSFORMATION
2D-Fourier-Integral
Eigenschaften der 2D-Fourier-Transformation
Korrespondenzen der 2D-Fourier-Transformation
2D-DFT

ANWENDUNGEN
Interpolation und Dezimierung
Modalanalyse
Relaxationsprozesse
Viskoelastische Werkstoffe
Impedanz-Spektroskopie
Analyse von Oberflächenprofilen
Inverse Filterung
Modellbildung von Oberflächenwellen-Filtern
Preisach-Modell

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Norbert Stockhausen

Norbert Stockhausen ist emeritierter Professor der Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik an der Hochschule München. Er studierte Physik an der TU München. Nach dem Diplom arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU München auf dem Forschungsgebiet „Phasenübergänge in Nanoporen“. Nach seiner Promotion arbeitete er an einem Forschungsinstitut der Druckindustrie (FOGRA) an den Themen Papier-Rheologie und Color-Management. Von 1990 bis 2010 war er Professor an der Hochschule München und entwickelte in dieser Zeit ein interaktives Lernprogramm im Zusammenhang mit der Vorlesung „Digitale Signalverarbeitung“.

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