Inhalt der Lehrveranstaltung
Studenten sollen in dieser Vorlesung die Grundlagen adaptiver Filter kennenlernen. Hierzu werden die notwendigen Algorithmen hergeleitet und an Beispielen aus der Sprach- und Audiosignalverarbeitung angewendet. Zu den Algorithmen gehören das Wiener-Filter, die lineare Prädiktion und adaptive Verfahren wie der NLMS-Algorithmus, Verfahren der affinen Projektion, der RLS-Algorithmus und das Kalman-Filter. Als Anwendungen aus der Sprach- und Audiosignalverarbeitung dienen Geräuschreduktionsverfahren, Echokompensatoren und Beamformer.
Teil I – Algorithmen
- Fehlerkriterien und Kostenfunktionen
- Wiener Filter
- Lineare Prädiktion
- Algorithmen für adaptive Filter
- NLMS Algorithmus
- Affine Projektion
- RLS Algorithmus
- Kalman Filter
- Echokompensation
- Geräuschunterdrückung
- Beamforming
Weitere Hinweise und Materialien zur Vorlesung finden Sie hier.
Sprache
Deutsch
Wünschenswerte Voraussetzungen
Kenntnisse der statistischen Signaltheorie. Diese werden beispielsweise in der Vorlesung „Digital Signal Processing“ vermittelt.
Form der Prüfung
Mündliche Prüfung