Themen
Eingebettete Systeme und (Industrial) Internet of Things (IIoT)
Eingebettete Systeme sind spezialisierte Computersysteme, die in größere Geräte oder Maschinen integriert sind, um spezifische Aufgaben zu erfüllen, wie zum Beispiel Steuerung und Überwachung. Die Basis dafür bilden häufig Mikrocontroller oder FPGAs, die für ihre Effizienz, Zuverlässigkeit und einen geringen Energieverbrauch optimiert sind. Das (Industrial) Internet of Things beschreibt die Vernetzung solcher Systeme mit dem Internet, so dass Daten ausgetauscht und automatisierte Prozesse ermöglicht werden.
Erfassung, Analyse, Verarbeitung und Übertragung von Daten
Mit Hilfe eingebetteter Systeme lassen sich über Sensoren kontinuierlich eine Vielzahl an Informationen erfassen. Durch die Integration intelligenter Verarbeitungs- und Analysemethoden können aus häufig heterogenen Datenmengen neue Erkenntnisse gewonnen werden. Dabei kommen fortschrittliche Algorithmen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zum Einsatz. Unterschiedliche Kommunikationsverfahren bieten eine sichere Übertragung über kurze oder sogar sehr große Entfernungen.
Publikationen „Erfassung, Analyse, Verarbeitung und Übertragung von Daten"
Funksysteme und Antennenmodellierung
Entwicklung und Analyse von Funksystemen für die terrestrische und satellitengebundene digitale Datenübertragung. Es werden digitale Modulationsverfahren genutzt bzw. auf jeweilige Anwendungsfälle angepasst und dabei gleichzeitig Verzerrungen elektronischer Bauteile im Sender und Empfänger mit beachtet. Weiterhin erfolgt eine Modellierung der Sende- und Empfangsantenne im Sinne der Richtcharakteristik. Die Antennenmodellierung umfasst dabei auch Phased-Array-Antennen zum adaptiven Beam-Forming, der Richtungsschätzung und für das Null-Stearing.
Smart Monitoring und Diagnose
Hier wird noch ein Text zum Thema ergänzt.
Biomesstechnik und Biosignalverarbeitung
Entwicklung von Sensoren und elektronischen Systemen zur störungsarmen Messung und Übertragung von elektrischen und nichtelektrischen Biosignalen sowie Entwicklung von digitalen Signalverarbeitungsalgorithmen einschließlich Methoden des Maschinellen Lernens zur Extraktion von diagnostisch bedeutsamen Merkmalen einschließlich kamerabasierter Methoden.
Konkrete Themen dabei sind:
- Bestimmung der elektrischen Leitfähigkeit und Permittivität von gesundem und tumorösem Hirngewebe durch intrakranielle Messungen in Patienten
- Robuste nichtinvasive Blutdruckmessung unter Ergometriebedingungen
- Robuste nichtinvasive Bestimmung der Muskelermüdung unter Ergometriebedingungen
- Digitale Verfahren zur Messung sehr kleiner Flüsse mittels Ultraschall-Laufzeitdifferenzverfahren
- Beeinflussungsarme Messung von Vitalparametern bei Probanden in Bewegung
- Echtzeit-EKG-Messung bei Schwimmern
- kamerabasierte Erfassung von Vitalparametern
- Deep-Learning-Verfahren zur Bestimmung des Blutdrucks anhand von photoplethymographischen Signalen
Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse
Die Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse komplexer Systeme untersucht, wie Unsicherheiten in den Eingabedaten eines Modells die Ergebnisse beeinflussen. Dabei wird analysiert, welche Faktoren am stärksten zur Variabilität der Modelloutputs beitragen. Ziel ist es, die Robustheit von Vorhersagen zu verbessern und besser zu verstehen, welche Parameter kritische Auswirkungen auf das System haben.
Expertise
Die Themen werden mit folgenden Kompetenzen bearbeitet:
- Design und Entwurf von analogen und digitalen Schaltungen
- Entwurf und Test von digitalen Signalverarbeitungsalgorithmen, z.B. für die Ultraschalllaufzeitdifferenzmessung
- Programmierung von Mikrocontrollern und Field Programmable Gate Arrays (FPGA)
- Simulation und stochastische Analyse von Funksystemem, Entwicklung und Test von Algorithmen zur IQ Basisband-Signalverarbeitung im Hinblick auf Echtzeitanforderungen und Rechenkomplexität
- Sensorentwicklung und –charakterisierung, z.B. für Bioimpedanzmesssonden, kapazitive Elektroden und photoelektrische Sensoren
- Entwicklung von Signalanalyseverfahren auf Basis von Methoden des maschinellen Lernens
- Hardware- und Softwareentwurf für Systeme zur Echtzeiterfassung und Echtzeitverarbeitung von Biosignalen, z.B. für die Echtzeit-EKG-Messung bei Schwimmern, kapazitive EKG-Messung durch Textilien etc.
Team
Prof. Dr.-Ing. Gerold Bausch
Eingebettete Systeme und Signalverarbeitung
Prof. Dr.-Ing. Mirco Fuchs
Computer Vision und Maschinelles Lernen
Prof. Dr.-Ing. habil. Marco Krondorf
Nachrichtentechnik
Prof. Dr.-Ing. Matthias Laukner
Elektromedizinische Technik & Grundlagen der Elektrotechnik
Prof. Dr.-Ing. René Sallier
Elektronik und Analoge Schaltungstechnik
Dr.-Ing. Konstantin Weise
Vertretungsprofessur Grundlagen der Elektrotechnik
