Hans-Andrea Loeliger: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

NameHerr Prof. Dr. Hans-Andrea Loeliger
LehrgebietSignalverarbeitung
Adresse
Inst. f. Signal-u.Inf.verarbeitung
ETH Zürich, ETF E 101
Sternwartstrasse 7
8092 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 632 27 65
E-Mailloeliger@isi.ee.ethz.ch
URLhttp://people.ee.ethz.ch/~loeliger/
DepartementInformationstechnologie und Elektrotechnik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
227-0085-12LProjekte & Seminare: Electronic Circuits & Signals Exploration Laboratory Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.
2 KP1PH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielAs everyday electronic circuits have transitioned into integrated circuits, they have become increasingly difficult to examine and tinker with. As a result, students become less exposed to basic analog electronic circuits and their fundamental operating principles. At university level, bachelor classes in analog circuits and electronics provide rigorous theoretical insights but are typically focused on linearised operating behaviour.

The goal of this lab course is for the students to enhance their understanding on how basic analog electronic circuits work, or perhaps don't work, and provide enough practical experience for the students to feel at ease using transistors, resistors, capacitances, diodes etc., to create working circuits.

For example, students create circuits that make physical quantities audible. Students are encourage to realise their own circuit ideas.
227-0085-22LProjekte & Seminare: Programmierung eines Blackfin DSP Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.
4 KP4PH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielDie Echtzeitverarbeitung von digitalen Signalen ist eine Herausforderung welche in der Praxis häufig auftritt (digitale Kommunikation, Audio- und Videovearbeitung, ...).

Es gibt eine Familie von Mikroprozessoren welche spezifisch für die Echtzeitverarbeitung von digitalen Signalen optimiert sind: Sogenannte "Digital Signal Processor" oder kurz DSP. In diesem Praktikum lernt ihr einige Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung und deren Implementation auf einem DSP kennen.

In Zweiergruppen werdet ihr euch am Beispiel von akustischen Signalen Schritt für Schritt an die Theorie und die Programmierung in Assembler herantasten. In der zweiten Hälfte des Semesters könnt ihr ein kleines, selbst bestimmtes Audio-Projekt verwirklichen.

Für die Implementierung verwenden wir ein für dieses P&S entwickeltes Board mit Komponenten welche auch in der Industrie verwendet werden. Es ist bestückt mit Ein- und Ausgängen für analoge Audiosignale, einem Codec, welcher das analoge Signal in ein digitales und zurück umwandelt, einem DSP der Familie "Blackfin" von Analog Devices (BF532) und 32MB Arbeitsspeicher.
227-0101-AALDiscrete-Time and Statistical Signal Processing Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
6 KP8RH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungThe course introduces some fundamental topics of digital signal processing with a bias towards applications in communications: discrete-time linear filters, inverse filters and equalization, DFT, discrete-time stochastic processes, elements of detection theory and estimation theory, LMMSE estimation and LMMSE filtering, LMS algorithm, Viterbi algorithm.
LernzielThe course introduces some fundamental topics of digital signal processing with a bias towards applications in communications. The two main themes are linearity and probability. In the first part of the course, we deepen our understanding of discrete-time linear filters. In the second part of the course, we review the basics of probability theory and discrete-time stochastic processes. We then discuss some basic concepts of detection theory and estimation theory, as well as some practical methods including LMMSE estimation and LMMSE filtering, the LMS algorithm, and the Viterbi algorithm. A recurrent theme is the stable and robust "inversion" of a linear filter.
Inhalt1. Discrete-time linear systems and filters:
state-space realizations, z-transform and spectrum,
decimation and interpolation, digital filter design,
stable realizations and robust inversion.

2. The discrete Fourier transform and its use for digital filtering.

3. The statistical perspective:
probability, random variables, discrete-time stochastic processes;
detection and estimation: MAP, ML, Bayesian MMSE, LMMSE;
Wiener filter, LMS adaptive filter, Viterbi algorithm.
SkriptLecture Notes
227-0418-00LAlgebra and Error Correcting Codes Information 6 KP4GH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungThe course is an introduction to error correcting codes covering both classical algebraic codes and modern iterative decoding. The course includes a self-contained introduction of the pertinent basics of "abstract" algebra.
LernzielThe course is an introduction to error correcting codes covering both classical algebraic codes and modern iterative decoding. The course includes a self-contained introduction of the pertinent basics of "abstract" algebra.
InhaltError correcting codes: coding and modulation, linear codes, Hamming space codes, Euclidean space codes, trellises and Viterbi decoding, convolutional codes, factor graphs and message passing algorithms, low-density parity check codes, turbo codes, polar codes, Reed-Solomon codes.

Algebra: groups, rings, homomorphisms, quotient groups, ideals, finite fields, vector spaces, polynomials.
SkriptLecture Notes (english)
227-0427-10LAdvanced Signal Analysis, Modeling, and Machine Learning Information 6 KP4GH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungThe course develops a selection of topics pivoting around graphical models (factor graphs), state space methods, sparsity, and pertinent algorithms.
LernzielThe course develops a selection of topics pivoting around factor graphs, state space methods, and pertinent algorithms:
- factor graphs and message passing algorithms
- hidden-​Markov models
- linear state space models, Kalman filtering, and recursive least squares
- Gaussian message passing
- Gibbs sampling, particle filter
- recursive local polynomial fitting & applications
- parameter learning by expectation maximization
- sparsity and spikes
- binary control and digital-​to-analog conversion
- duality and factor graph transforms
SkriptLecture notes
Voraussetzungen / BesonderesSolid mathematical foundations (especially in probability, estimation, and linear algebra) as provided by the course "Introduction to Estimation and Machine Learning".
401-5680-00LFoundations of Data Science Seminar Information 0 KPP. L. Bühlmann, A. Bandeira, H. Bölcskei, J. M. Buhmann, T. Hofmann, A. Krause, A. Lapidoth, H.‑A. Loeliger, M. H. Maathuis, N. Meinshausen, G. Rätsch, S. van de Geer, F. Yang
KurzbeschreibungResearch colloquium
Lernziel