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n.BA.AD.ISP.23HS (Image and Signal Processing) 
Modul: Image and Signal Processing
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
n.BA.AD.ISP.23HS
Bezeichnung
Image and Signal Processing
Credits
4

Beschreibung

Version: 1.0 gültig ab 01.08.2023

 

Studiengang  Applied Digital Life Sciences
Geltende Rechtsordnung  RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Modultyp   
X Pflichtmodul   Wahlpflichtmodul   Wahlmodul
Plansemester  4. Semester
Modulverantwortliche/r  Norman Juchler
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 56 87 / norman.juchler@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte  Norman Juchler, Georg Spinner
Vorausgesetzte Module  Programmieren, Physical Computing in Life Sciences
Zu erreichende Kompetenzen  Fachliche Kompetentezen
Die Studierenden
  • kennen den Unterschied zwischen analogen und digitalen Signalen
  • kennen die Bedeutung der Fourier-Transformation in der Signaltheorie
  • sind in der Lage, Spektren zu erstellen und zu interpretieren
  • wissen, wie man mit Zeitreihen und Bilddaten umgeht
  • kennen die Wirkung von Rauschen und anderen Fehlerquellen
  • kennen wichtige Filteroperationen und Transformationen
 
Überfachliche Kompetenzen
Die Studierenden
  • erkennen die Bedeutung der Signalverarbeitung für klinische Anwendungen wie tragbare Geräte oder medizinische Bildgebung
  • sind sich der physikalischen und informationstheoretischen Grenzen von Signalen bewusst
  • verstehen, dass Signale eine verzerrte und verrauschte Realität darstellen
  • können sich kritisch mit dem Informationsgehalt von Signalen (oder Bildern) auseinandersetzen
Inhalt des Moduls
  • Mathematische und informationstheoretische Grundlagen
  • Analoge und digitale Signale
  • Sampling / Samplingtheorie
  • Fouriertransformation / Spektren / Wavelets
  • Grundlagen der Filterung / Faltung
  • Umgang mit fehlerhaften Signalen: Rauschen, Verzerrung, Unschärfe
  • Einführung von wichtigen Filtern und Transformationen
  • Tools in Python (NumPy, SciPy.signal, OpenCV)
Anschlussmodule Clinical Data Processing, Projektarbeit 2, Medical Image Analysis and Probabilistic Modelling
Unterrichtsmethoden  Vorlesung und Projektarbeit
Digitale Lernressourcen  Moodle
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 42
 Begleitetes Selbststudium 14
 Autonomes Selbststudium 64
 Total Workload 120
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Präsenz wird stark empfohlen, aber nicht mit Präsenzliste durchgesetzt.
Leistungsnachweise 
  • Erfahrungsnote 30%
  • Abgesetzte schriftliche Modulendprüfung 70%
 
Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann die Prüfungsform der Repetitionsprüfung nach Absprache mit der Studiengangleitung durch Dozierende abgeändert werden: z.B. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform per E-Mail (ohne Formular) an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch und Cc. Studiengangleitung.
Unterrichtssprache  Englisch
Bemerkungen  -

 

Kurs: Image and Signal Processing
Nr.
n.BA.AD.ISP.23HS.V
Bezeichnung
Image and Signal Processing

Hinweis

  • Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.