Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2015
Elektrotechnik und Informationstechnologie Master ![]() | ||||||
![]() Insgesamt 42 KP müssen im Masterstudium aus Vertiefungsfächern erreicht werden. Der individuelle Studienplan unterliegt der Zustimmung eines Tutors. | ||||||
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![]() ![]() ![]() Diese Fächer sind eine Empfehlung. Sie können Fächer aus allen Vertiefungsrichtungen wählen. Sprechen Sie mit Ihrem Tutor. | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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227-0116-00L | VLSI I: von Architektur zu hochintegrierter Schaltung und FPGA ![]() | W | 7 KP | 5G | H. Kaeslin, N. Felber | |
Kurzbeschreibung | Diese erste Lehrveranstaltung aus einer dreisemestrigen Vorlesungsreihe befasst sich mit dem Entwurf von Algorithmen und leistungsfähigen Hardware-Architekturen im Hinblick auf ihre Realisierung als ASIC oder mit FPGAs. Im Zentrum steht der Front-End Design mit HDLs sowie automatischer Synthese zur Erzeugung funktionssicherer Schaltungen. | |||||
Lernziel | Hochintegrierte Schaltungen (VLSI chips), Anwendungsspezifische Integrierte Schaltungen (ASIC) sowie Field-Programmable Gate-Arrays (FPGA) verstehen. Ihren inneren Aufbau kennen und passende Einsatzgebiete identifizieren können. Beherrschen des Front-End Designs vom Architekturentwurf bis zu Netzlisten auf Gatterniveau. Modellierung und Simulation von Digitalschaltungen mit VHDL oder SystemVerilog. Gewährleisten des korrekten Verhaltens mithilfe von Simulation, Testbenches, und Assertions. Einsatz automatischer Synthesewerkzeuge zur Erzeugung funktionssicherer VLSI und FPGA Schaltungen. Sammeln von praktischen Erfahrungen mit der Hardwarebeschreibungssprache VHDL sowie mit industriellen Werzeugen zur Entwurfsautomatisierung (EDA). | |||||
Inhalt | Die Lehrveranstaltung befasst sich mit Systemaspekten beim Entwurf von hochintegrierten Schaltungen (VLSI) und mit komplexen programmierbaren Bausteinen (FPGA). Behandelt werden: - Übersicht über Entwurfsmethoden und Fabrikationstiefen. - Abstraktionsniveaus der Schaltungsmodellierung. - Aufbau und Konfiguration kommerzieller feldprogrammierbarer Bausteine. - Design Flows für VLSI und FPGA. - Spezialisierte und general purpose Architekturen im Vergleich. - Erarbeiten von Architekturen zu gegebenen Algorithmen. - Optimierung von Durchsatz, Schaltungsgrösse und Energieeffizienz mithilfe von Architekturumformungen. - Hardware-Beschreibungssprachen und zugrundeliegende Konzepte. - VHDL und SystemVerilog im Vergleich. - VHDL (IEEE Norm 1076) zur Schaltungssimulation und -synthese. - Das dazu passende neunwertige Logik-System (IEEE Norm 1164). - Register-Transfer-Level (RTL) Synthese und ihre Grenzen. - Baublöcke digitaler VLSI Schaltungen. - Techniken zur funktionalen Verifikation und ihre Grenzen. - Modulare, weitgehend wiederverwendbare Testbenches. - Assertion-basierte Verifikation. - Evaluation synchroner und asynchroner Schaltungstechniken. - Ein Plädoyer für synchrone Schaltungstechnik. - Periodische Ereignisse und das Anceau Diagramm. - Fallstudien und Beispiele, Vergleich von ASICs mit Mikroprozessoren, DSPs und FPGAs. In den Übungen wird eine digitale Schaltung in VHDL modelliert und eine Testbench für Simulationszwecke geschrieben. Anschliessend werden Netzlisten für VLSI-Schaltungen und FPGAs synthetisiert. Es gelangt ausschliesslich kommerzielle Software führender Anbieter zur Anwendung. | |||||
Skript | Lehrbuch und alle weiteren Unterlagen in englischer Sprache. | |||||
Literatur | H. Kaeslin: "Top-Down Digital VLSI Design, from Architectures to Gate-Level Circuits and FPGAs", Elsevier, 2014, ISBN 9780128007303. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Digitaltechnik. Prüfungen: Schriftlich im Anschluss an das Vorlesungssemester (FS). Prüfungsaufgaben sind in Englisch vorgegeben, Antworten werden auf Deutsch oder Englisch akzeptiert. Weiterführende Informationen: http://www.iis.ee.ethz.ch/stud_area/vorlesungen/vlsi1.en.html | |||||
227-0148-00L | VLSI III: Test and Fabrication of VLSI Circuits ![]() | W | 6 KP | 4G | N. Felber, H. Kaeslin | |
Kurzbeschreibung | Die letzte der drei Lehrveranstaltungen behandelt die Herstellung von integrierten Schaltungen (IC) in CMOS Technologie, die dabei möglicherweise auftretenden Defekte, sowie vor allem Verfahren und Werkzeuge zum Erkennen von Entwurfsfehlern und Fabrikationsdefekten. | |||||
Lernziel | Beherrschen von Methoden, Software-Werkzeugen und Apparaturen zum testgerechten Entwurf von VLSI Schaltungen, zum Prüfen fabrizierter digitaler ICs, sowie zur physikalischen Analyse im Fehlerfall. Grundwissen über moderne Halbleitertechnologien. | |||||
Inhalt | Diese letzte von drei Vorlesungen geht auf CMOS Fabrikationstechnologie, die Prüfung, die physikalische Analyse und Verpackungstechnik von VLSI Schaltungen ein. Künftige Entwicklungsmöglichkeiten der Mikro- und Nanoelektronik werden ebenfalls aufgezeigt. Behandelt werden: - Auswirkung von Fabrikationsfehlern. - Abstraktion vom physikalischen Fehlermodell zu solchen auf Transistor- und Gatterniveau. - Fehlersimulation an grossen ASICs. - Erzeugung effizienter Testvektoren. - Verbesserung der Testbarkeit durch eingebaute Testmechanismen. - Aufbau und Einsatz von IC-Testern. - Physikalische Analyse von Bauelementen. - Verpackungsprobleme und Lösungen. - Heutige Nanometer CMOS Fabrikationsprozesse (HKMG). - Optische und post-optische Photolithographie. - Mögliche Alternativen zur CMOS Technik und MOSFETs. - Entwicklungsrichtungen für den Schaltungsentwurf. - Industrielle Planungsgrundlagen für die Weiterentwicklung der Halbleitertechnologie (ITRS). In den Übungen werden Softwaretools und ASIC-Testgeräte eingesetzt zur Verifikation der Schaltungen nach deren Fabrikation - so weit vorhanden des eigenen ICs aus der Semesterarbeit im 7. Semester. Physikalische Analysemethoden mit professionellem Equipment (AFM, DLTS) vervollständigen die Ausbildung. | |||||
Skript | Englischsprachiges Vorlesungsskript. Sämtliche Unterlagen in englischer Sprache. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Grundkenntnisse in digitaler Schaltungstechnik. Weiterführende Informationen: http://www.iis.ee.ethz.ch/stud_area/vorlesungen/vlsi3.en.html | |||||
227-0216-00L | Control Systems II ![]() | W | 6 KP | 4G | R. Smith | |
Kurzbeschreibung | Introduction to basic and advanced concepts of modern feedback control. | |||||
Lernziel | Introduction to basic and advanced concepts of modern feedback control. | |||||
Inhalt | This course is designed as a direct continuation of the course "Regelsysteme" (Control Systems). The primary goal is to further familiarize students with various dynamic phenomena and their implications for the analysis and design of feedback controllers. Simplifying assumptions on the underlying plant that were made in the course "Regelsysteme" are relaxed, and advanced concepts and techniques that allow the treatment of typical industrial control problems are presented. Topics include control of systems with multiple inputs and outputs, control of uncertain systems (robustness issues), limits of achievable performance, and controller implementation issues. | |||||
Skript | The slides of the lecture are available to download | |||||
Literatur | Skogestad, Postlethwaite: Multivariable Feedback Control - Analysis and Design. Second Edition. John Wiley, 2005. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: Control Systems or equivalent | |||||
227-0366-00L | Introduction to Computational Electromagnetics ![]() | W | 6 KP | 4G | C. Hafner, J. Leuthold, J. Smajic | |
Kurzbeschreibung | An overview over the most prominent methods for the simulation of electromagnetic fields is given This includes domain methods such as finite differences and finite elements, method of moments, and boundary methods. Both time domain and frequency domain techniques are considered. | |||||
Lernziel | Overview of numerical methods for the simulation of electromagnetic fields and hands-on experiments with selected methods. | |||||
Inhalt | Overview of concepts of the main numerical methods for the simulation of electromagnetic fields: Finite Difference Method, Finite Element Method, Transmission Line Matrix Method, Matrix Methods, Multipole Methods, Image Methods, Method of Moments, Integral Equation Methods, Beam Propagation Method, Mode Matching Technique, Spectral Domain Analysis, Method of Lines. Applications: Problems in electrostatic and magnetostatic, guided waves and free-space propagation problems, antennas, resonators, inhomogeneous transmissionlLines, nanotechnic, optics etc. | |||||
Skript | Download from: http://alphard.ethz.ch/hafner/Vorles/lect.htm | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | First half of the semester: lectures; second half of the semester: exercises in form of small projects | |||||
227-0434-00L | Harmonic Analysis: Theory and Applications in Advanced Signal Processing ![]() | W | 6 KP | 2V + 2U | H. Bölcskei | |
Kurzbeschreibung | This course is an introduction to the field of applied harmonic analysis with emphasis on applications in signal processing such as transform coding, inverse problems, imaging, signal recovery, and inpainting. We will consider theoretical, applied, and algorithmic aspects. | |||||
Lernziel | This course is an introduction to the field of applied harmonic analysis with emphasis on applications in signal processing such as transform coding, inverse problems, imaging, signal recovery, and inpainting. We will consider theoretical, applied, and algorithmic aspects. | |||||
Inhalt | Frame theory: Frames in finite-dimensional spaces, frames for Hilbert spaces, sampling theorems as frame expansions Spectrum-blind sampling: Sampling of multi-band signals with known support set, density results by Beurling and Landau, unknown support sets, multi-coset sampling, the modulated wideband converter, reconstruction algorithms Sparse signals and compressed sensing: Uncertainty principles, recovery of sparse signals with unknown support set, recovery of sparsely corrupted signals, orthogonal matching pursuit, basis pursuit, the multiple measurement vector problem High-dimensional data and dimension reduction: Random projections, the Johnson-Lindenstrauss Lemma, the Restricted Isometry Property, concentration inequalities, covering numbers, Kashin widths | |||||
Skript | Lecture notes, problem sets with documented solutions. | |||||
Literatur | S. Mallat, ''A wavelet tour of signal processing: The sparse way'', 3rd ed., Elsevier, 2009 I. Daubechies, ''Ten lectures on wavelets'', SIAM, 1992 O. Christensen, ''An introduction to frames and Riesz bases'', Birkhäuser, 2003 K. Gröchenig, ''Foundations of time-frequency analysis'', Springer, 2001 M. Elad, ''Sparse and redundant representations -- From theory to applications in signal and image processing'', Springer, 2010 | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | The course is heavy on linear algebra, operator theory, and functional analysis. A solid background in these areas is beneficial. We will, however, try to bring everybody on the same page in terms of the mathematical background required, mostly through reviews of the mathematical basics in the discussion sessions. Moreover, the lecture notes contain detailed material on the advanced mathematical concepts used in the course. If you are unsure about the prerequisites, please contact C. Aubel or H. Bölcskei. | |||||
227-0441-00L | Mobile Communications: Technology and Quality of Service ![]() | W | 6 KP | 4G | M. Kuhn | |
Kurzbeschreibung | Based on an introduction to wireless communications, the lecture course covers: WLAN and cellular networks, PHY technologies, MAC schemes, mechanisms supporting QoS in wireless networks, QoS measurements and evaluation, benchmarking. | |||||
Lernziel | Introduction to mobile wireless communications, including characteristics of the wireless channel, PHY layer technologies (for example MIMO, OFDM etc.) and MAC layer schemes; comparison of different cellular standards; definition of QoS and support of QoS in wireless networks; understanding QoS measurements, their evaluation and benchmarking in cellular networks. | |||||
Inhalt | - Introduction - Wireless channel, propagation of electromagnetic waves, antenna structures - Mobile communication, modulation techniques, OFDM, MIMO - Wireless networks (cellular networks, access networks) - Wireless standards (e.g. UMTS, LTE, IEEE 802.11) - Services in wireless networks - Quality of service (QoS) in wireless networks (definitions, Key Performance Indicators, mechanisms used to support QoS) - QoS measurements (e.g. voice quality, coverage, delay) and their statistical evaluation - Benchmarking (methodology, statistical methods and models) Weekly exercises included in the lecture | |||||
Skript | Lecture slides are available. | |||||
Literatur | Will be announced in the lecture. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | English | |||||
227-0456-00L | High Frequency and Microwave Electronics I ![]() Findet dieses Semester nicht statt. | W | 6 KP | 4G | C. Bolognesi | |
Kurzbeschreibung | Understanding of basic building blocks of microwave electronics technology, with a focus on active semiconductor devices. | |||||
Lernziel | Understanding the fundamentals of microwave electronics technology, with emphasis on active components. | |||||
Inhalt | Introduction, microstrip transmission lines, matching, semiconductors, pn-junction, noise, PIN-diode and applications, Schottky diodes and detectors, bipolar transistors and heterojunction bipolar transistors, MESFET physics and properties, high-electron mobility transistors, microwave amplifiers. | |||||
Skript | Script: Mikrowellentechnik and Mikrowellenelektronik, by Werner Bächtold (In German). | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | The lectures will be held in English. | |||||
227-0468-00L | Analog Signal Processing and Filtering ![]() Suitable for Master Students as well as Doctoral Students. This course will be offered in Autumn Semester from HS 2015 on. It won't be offered in Spring 2016 anymore. | W | 6 KP | 2V + 2U | H. Schmid | |
Kurzbeschreibung | This lecture provides a wide overview over analogue (mostly integrated) filters (continuous-time and discrete-time), amplifiers, and sigma-delta converters, and gives examples with sensor interfaces and class-D audio drivers. All circuits are treated using a signal-flow view. The lecture is suitable for both analog and digital designers. | |||||
Lernziel | This lecture provides a wide overview over analogue (mostly integrated) filters (continuous-time and discrete-time), amplifiers, and sigma-delta converters, and gives examples with sensor interfaces and class-D audio drivers. All these circuits are treated using a signal-flow view. The lecture is suitable for both analog and digital designers. The way the exam is done allows for the different interests of the two groups. The learning goal is that the students can apply signal-flow graphs and can understand the signal flow in such circuits and systems (including non-ideal effects) well enough to enable them to gain an understanding of further circuits and systems by themselves. | |||||
Inhalt | At the beginning, signal-flow graphs in general and driving-point signal-flow graphs in particular are introduced. We will use them during the whole term to analyze circuits and understand how signals propagate through them. The theory and CMOS implementation of active Filters is then discussed in detail using the example of Gm-C filters. Theory and implementation of opamps, current conveyors, and inductor simulators follow. The link to the practical design of circuits and systems is done with an overview over different quality measures and figures of merit used in scientific literature and datasheets. Finally, an introduction to switched-capacitor filters and circuits is given, including sensor read-out amplifiers, correlated double sampling, and chopping. These topics form the basis for the longest part of the lecture: the discussion of sigma-delta A/D and D/A converters, which are portrayed as mixed analog-digital (MAD) filters in this lecture. | |||||
Skript | The base for these lectures are lecture notes and two or three published scientific papers. From these papers we will together develop the technical content. Details: http://people.ee.ethz.ch/~hps/asfwiki/ Some material is protected by password; students from ETHZ who are interested can write to haschmid@ethz.ch to ask for the password even if they do not attend the lecture. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: Recommended (but not required): Stochastic models and signal processing, Communication Electronics, Analog Integrated Circuits, Transmission Lines and Filters. Knowledge of the Laplace Transform (transfer functions, poles and zeros, bode diagrams, stability criteria ...) and of the main properties of linear systems is necessary. | |||||
227-0478-00L | Acoustics II ![]() | W | 6 KP | 4G | K. Heutschi | |
Kurzbeschreibung | Advanced knowledge of the functioning and application of electro-acoustic transducers. | |||||
Lernziel | Advanced knowledge of the functioning and application of electro-acoustic transducers. | |||||
Inhalt | Electrical, mechanical and acoustical analogies. Transducers, microphones and loudspeakers, acoustics of musical instruments, sound recording, sound reproduction, digital audio. | |||||
Skript | available | |||||
227-0678-00L | Sprachverarbeitung II ![]() "Sprachverarbeitung II" findet im Frühjahr 2015 zum letzten Mal statt. | W | 6 KP | 2V + 2U | B. Pfister | |
Kurzbeschreibung | Interdisziplinäre Ansätze zur Sprachsynthese und -erkennung (aufbauend auf Vorlesung Sprachverarbeitung I) | |||||
Lernziel | In diesem Kurs werden ausgewählte Konzepte und interdisziplinäre Lösungsansätze behandelt, die heute in der Sprachsynthese und in der Spracherkennung erfolgreich eingesetzt werden. | |||||
Inhalt | Grundlagen zur Darstellung und Anwendung linguistischen Wissens: Einführung in die Theorie der formalen Sprachen, Chomsky-Hierarchie, das Wortproblem, endliche Automaten, Parsing. Sprachsynthese: Analyse natürlicher Sprache (Wörter und Sätze), Lexika, Grammatik für natürliche Sprache; Produktion der abstrakten Darstellung der Aussprache (Lautfolge, Akzente, Sprechgruppen). Zudem wird das ETH-Sprachsynthesesystem SVOX erläutert. Spracherkennung: Der statistische Ansatz mit Hidden-Markov-Modellen wird eingehend behandelt: Grundlegende HMM-Algorithmen (Forward-, Viterbi- und Baum-Welch-Algorithmus), Implementationsprobleme, HMM-Training, Ganz- vs. Teilwortmodellierung, Einzelworterkenner, Erkennung kontinuierlicher Sprache, statistische und regelbasierte Beschreibung von Wortfolgen. | |||||
Skript | Es wird das folgende Lehrbuch verwendet: "Sprachverarbeitung - Grundlagen und Methoden der Sprachsynthese und Spracherkennung", B. Pfister und T. Kaufmann, Springer Verlag, ISBN: 978-3-540-75909-6 | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Sprachverarbeitung I. | |||||
227-1032-00L | Neuromorphic Engineering II ![]() | W | 6 KP | 5G | T. Delbrück, G. Indiveri, S.‑C. Liu | |
Kurzbeschreibung | Diese Vorlesung lehrt die Basis des analogen Chip-Design und Chip-Layout mit Betonung auf Neuromorphe Schaltungen, welche im Herbstsemester in der Vorlesung "Neuromorphic Engineering I" eingeführt werden. | |||||
Lernziel | Diese Vorlesung mit Übungen ermöglicht den Teilnehmern, selbst neuromorphe Schaltungen zu entwerfen und herstellen zu lassen. | |||||
Inhalt | Es werden verschiedene Computerprogramme vorgestellt und benutzt, die zur Simulation, zum Entwurf und zur Entwurfsverifikation von neuromorphen Schaltungen geeignet sind. Anhand von Beispielen wird aufgezeigt, worauf beim Schaltungsentwurf zu achten ist. Nützliche und notwendige Schaltungen werden erklärt und zur Verfügung gestellt. Es werden verschiedenen CMOS-Prozesse erläutert und gezeigt, wie man sie benutzen kann. Gegen Ende des Semesters kann jeder Student eine eigene Schaltung konzipieren und herstellen lassen. | |||||
Literatur | S.-C. Liu et al.: Analog VLSI Circuits and Principles; Software-Dokumentation. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: dass die Studenten bereits über die Grundkenntnisse der neuromorphen Schaltungstechnik verfügen, die sie sich am besten in der Vorlesung "Neuromorphic Engineering I" im vorangehenden Herbstsemester erwerben. | |||||
252-0526-00L | Statistical Learning Theory ![]() | W | 4 KP | 2V + 1U | J. M. Buhmann | |
Kurzbeschreibung | The course covers advanced methods of statistical learning : PAC learning and statistical learning theory;variational methods and optimization, e.g., maximum entropy techniques, information bottleneck, deterministic and simulated annealing; clustering for vectorial, histogram and relational data; model selection; graphical models. | |||||
Lernziel | The course surveys recent methods of statistical learning. The fundamentals of machine learning as presented in the course "Introduction to Machine Learning" are expanded and in particular, the theory of statistical learning is discussed. | |||||
Inhalt | # Boosting: A state-of-the-art classification approach that is sometimes used as an alternative to SVMs in non-linear classification. # Theory of estimators: How can we measure the quality of a statistical estimator? We already discussed bias and variance of estimators very briefly, but the interesting part is yet to come. # Statistical learning theory: How can we measure the quality of a classifier? Can we give any guarantees for the prediction error? # Variational methods and optimization: We consider optimization approaches for problems where the optimizer is a probability distribution. Concepts we will discuss in this context include: * Maximum Entropy * Information Bottleneck * Deterministic Annealing # Clustering: The problem of sorting data into groups without using training samples. This requires a definition of ``similarity'' between data points and adequate optimization procedures. # Model selection: We have already discussed how to fit a model to a data set in ML I, which usually involved adjusting model parameters for a given type of model. Model selection refers to the question of how complex the chosen model should be. As we already know, simple and complex models both have advantages and drawbacks alike. # Reinforcement learning: The problem of learning through interaction with an environment which changes. To achieve optimal behavior, we have to base decisions not only on the current state of the environment, but also on how we expect it to develop in the future. | |||||
Skript | no script; transparencies of the lectures will be made available. | |||||
Literatur | Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, Wiley Interscience, 2000. Hastie, Tibshirani, Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer, 2001. L. Devroye, L. Gyorfi, and G. Lugosi: A probabilistic theory of pattern recognition. Springer, New York, 1996 | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Requirements: basic knowledge of statistics, interest in statistical methods. It is recommended that Introduction to Machine Learning (ML I) is taken first; but with a little extra effort Statistical Learning Theory can be followed without the introductory course. | |||||
227-0120-00L | Communication Networks ![]() | W | 6 KP | 4G | B. Plattner, B. L. H. Ager, P. Georgopoulos, K. A. Hummel, L. Vanbever | |
Kurzbeschreibung | The students will understand the fundamental concepts of communication networks, with a focus on computer networking. They will learn to identify relevant mechanisms that are used in networks, and will see a reasonable set of examples implementing such mechanisms, both as seen from an abstract perspective and with hands-on, practical experience. | |||||
Lernziel | The students will understand the fundamental concepts of communication networks, with a focus on computer networking. They will learn to identify relevant mechanisms that are used to networks work, and will see a reasonable set of examples implementing such mechanisms, both as seen from an abstract perspective and with hands-on, practical experience. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: A layered model of communication systems (represented by the OSI Reference Model) has previously been introduced. | |||||
252-0286-00L | System Construction ![]() Findet dieses Semester nicht statt. The course will be offered again in the autumn semester 2015. | W | 4 KP | 2V + 1U | keine Angaben | |
Kurzbeschreibung | Main goal is teaching knowledge and skills needed for building custom operating systems and runtime environments. Relevant topics are studied at the example of sufficiently simple systems that have been built at our Institute in the past, ranging from purpose-oriented single processor real-time systems up to generic system kernels on multi-core hardware. | |||||
Lernziel | The lecture's main goal is teaching of knowledge and skills needed for building custom operating systems and runtime environments. The lecture intends to supplement more abstract views of software construction, and to contribute to a better understanding of "how it really works" behind the scenes. | |||||
Inhalt | Case Study 1: Embedded System - Safety-critical and fault-tolerant monitoring system - Based on an auto-pilot system for helicopters Case Study 2: Multi-Processor Operating System - Universal operating system for symmetric multiprocessors - Shared memory approach - Based on Language-/System Codesign (Active Oberon / A2) Case Study 3: Custom designed Single-Processor System - RISC Single-processor system designed from scratch - Hardware on FPGA - Graphical workstation OS and compiler (Project Oberon) Case Study 4: Custom-designed Multi-Processor System - Special purpose heterogeneous system on a chip - Masssively parallel hard- and software architecture based on message passing - Focus: dataflow based applications | |||||
Skript | Printed lecture notes will be delivered during the lecture. Slides will also be available from the lecture homepage. |
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