18-zo-2010-vl E-LEARNING: Adaptive Filter

Lehrende: Prof. Dr.-Ing. Henning Puder

Veranstaltungsart: Vorlesung

Orga-Einheit: FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik

Anzeige im Stundenplan: E:VL Adaptive Filter

Fach:

Anrechenbar für:

Semesterwochenstunden: 3

Unterrichtssprache: Deutsch und Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Lehrinhalte:
Theorie:
1) Herleitung von Optimalfiltern, z.B. Wiener Filter und Lineare Prädiktion auf Basis passender Kostenfunktionen.
2) Entwicklung adaptiver Verfahren, die für nicht stationonäre Signale in veränderlichen Umgebungen die Optimalfilter-Lösung kontinuierlich adaptieren. Hierbei werden die Verfahren NLMS-Algorithmus, Affine Projektion und der RLS-Algorithmus hergeleitet und umfangreich analysiert.
3) Analyse des Adaptionsverhaltens und Steuerungsmöglichkeiten von Adaptiven Filtern auf Basis von NLMS-Verfahren.
4) Herleitung und Analyse des Kalman-Filters als Optimalfilter für nicht stationäre Eingangssignale.
5) Verfahren zur Zerlegung von Signalen in Frequenzteilbänder zur Realsierung von Optimalfiltern im Frequenzbereich, z.B. Geräuschreduktion.

Anwendungen:
Parallel zur Theorie werden praktische Anwendungen erläutert.
Zum Wiener-Filter werden Verfahren der akustischen Geräuschreduktion entwickelt. Für adaptive Filter wird insbesondere akustische Echounterdrückung aber auch Rückkopplungsunterdrückung erläutert. Weiterhin werden Beamforming-Ansätze dargestellt.

Während der Vorlesungszeit ist geplant, eine Exkursion zu Siemens Audiologische Technik nach Erlangen anzubieten.
In den 4-5 Übungen werden Sie Inhalte der Vorlesung in MATLAB implementieren und sich so praktische Umsetzungen der theoretischen Verfahren erarbeiten.

Literatur:
Folien zur Vorlesung
Literaturhinweise:

• E. Hänsler, G. Schmidt: Acoustic Echo and Noise Control, Wiley, 2004 (Textbook of this course)
  
• S. Haykin: Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002;
  
• A. Sayed: Fundamentals of Adaptive Filtering, Wiley, 2004;
  
• P. Vary, U. Heute, W. Hess: Digitale Sprachsignalverarbeitung, Teubner, 1998 (in German)
  

Voraussetzungen:
Digitale Signalverarbeitung

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