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Theoretische Grundlagen der Informationstechnik


Die Vorlesung vermittelt die theoretischen Grundlagen der Informationstechnik. Diskrete Signale und Systeme werden vorgestellt und sowohl als deterministische als auch als stochastische Prozesse beschrieben. Die algebraischen Grundstrukturen zur Analyse der zeitdiskreten Signale und Systeme werden eingeführt. Grundlagen der linearen Algebra dienen zur Berechnung und zur Darstellung der Ergebnisse. Die Grundlagen der Informationstheorie und der Codierung werden ebenfalls dargestellt. Die theoretischen Grundlagen werden anhand konkreter Beispiele aus der Informationstechnik erläutert.

Neuigkeiten

  • Die Anmeldung für die Vorlesung und die Übung gelingt im LSF über die IDs 080314 und 080315.
  • Die aktuelle Terminplanung (SS 2016) befindet sich im Moodle Kalender.
  • Übungsunterlagen und die Folien der Vorlesung befinden sich ebenfalls im Moodle. Die Anmeldung erfolgt synchronisiert mit dem LSF. Das Studium der Folien ersetzt nicht den Besuch der Vorlesung!

Vorlesungs- und Übungsermine (vom LSF)

LSF ID Dozent Ort Zeit   iCal Beginn/Ende


Achtung: Angaben ohne Gewähr, da vom LSF übernommen. Die angegebenen Beginn/End-Zeiten sind zu beachten und ein möglicher Indikator, dass die Daten noch aus dem Vorjahr sind.

Inhalt

Theoretische Grundlagen der Informationstechnik

  • Kapitel 1: Einführung
  • Kapitel 2: Signale und Systeme
  • Kapitel 3: Lineare Transformation von Signalen
  • Kapitel 4: Lineare Systeme und Anwendungen
  • Kapitel 5: Prinzipielle Komponenten Analyse und Anwendungen
  • Kapitel 6: Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen und stochastische Prozesse
  • Kapitel 7: Informationstheorie und Codierung

Skript und Übungsaufgaben

Das Skript ist nicht als Ersatz, sondern als Begleitmaterial zur Vorlesung gedacht. Ein Blick in das Skript lässt dies auch schnell erkennen, da es sich nicht um einen ausformulierten Text handelt, sondern um eine Art kommentierte Formelsammlung. Hier ist also Eigenarbeit gefragt, um die leeren Seiten mit Leben zu füllen.

  • Ab dem nun folgenden Jahr werden die Unterlagen im Moodle zu finden sein!

Klausuren

Vorraussetzung für die Zulassung zur Klausur sind:

  • erfolgreiche Teilnahme am Praktikumsversuch V207 und
  • erfolgreiche Bearbeitung von 2 der 4 Pflichtabgaben.

Ausweispflicht:

Zur Klausur sind der Studierenden-Ausweis und ein gültiger Lichtbildausweis mitzubringen!

Zugelassene Hilfsmittel:

Zugelassen sind sämtliche Hilfsmittel außer:

  • Gerätschaften zur drahtlosen Kommunikation bzw. zur Kommunikation überhaupt.
  • Jede Art von Computer, ausgenommen einfache techn./wissenschaftl. Taschenrechner.
  • Studenten gleichen oder höheren Semesters.
  • Alte Klausuren finden Sie im Moodle-Arbeitsraum zur gegebenen Zeit.

Literatur

Lineare Algebra:

  • Gilbert Strang, "Linear Algebra and its Applications", Academic Press, 3rd edition, 1989.

  • A. Hoffmann, B. Marx und W. Vogt, "Mathematik für Ingenieure 1", Pearson Studium, 2005.

  • G.H. Golub and C.F. van Loan, "Matrix Computations", The John Hopkins University Press, 3rd edition, 1996.

Digitale Signalverarbeitung:

  • A.V. Oppenheim und R.W. Schafer, "Zeitdiskrete Signalverarbeitung", Pearson Studium, 2004.

  • J.G. Proakis and D.G. Manolakis, "Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications", Macmillan, 2nd edition, 1992.

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik:

  • Athanasios Papoulis, "Probability, Random Variables and Stochastic Processes",McGraw-Hill, 4th edition 2001.

  • E. Hänsler, "Statistische Signale - Grundlagen und Anwendungen", Springer, 2. Auflage, 1997.

Nachrichtentechnik:

  • K.D. Kammeyer, "Nachrichtenübertragung", B.G. Teubner, 3. Auflage, 2004.

  • J.G. Proakis und M. Salehi, "Grundlagen der Kommunikationstechnik", Pearson Studium, 2. Auflage, 2004.

Informationstheorie und Codierung:

  • M. Bossert, "Kanalcodierung", B.G. Teubner, 2. Auflage, 1998.

  • H. Rohling, "Einführung in die Informations- und Codierungstheorie", B.G. Teubner, 1995.

  • T.M. Cover, "Elements of Information Theory", Wiley, 1991.

  • D. MacKay, "Information Theory, Inference and Learning Algorithms", Cambridge University Press, 2007.
    Dieses Buch ist auch online verfügbar.