Helmut Bölcskei: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

NameHerr Prof. Dr. Helmut Bölcskei
LehrgebietMathematische Informationswissenschaften
Adresse
Professur Math. Informationswiss.
ETH Zürich, ETF E 122
Sternwartstrasse 7
8092 Zürich
SWITZERLAND
Auszeichnung: Die Goldene Eule
Telefon+41 44 632 34 33
E-Mailhboelcskei@ethz.ch
URLhttps://www.mins.ee.ethz.ch/people/show/boelcskei
DepartementInformationstechnologie und Elektrotechnik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
227-0085-17LProjekte & Seminare: Bau eines drahtlosen Infrarot-Kopfhörers 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 KP2PH. Bölcskei
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
LernzielInhalt ist der Aufbau eines optischen Infrarot-Audioübertragungssystems. Wir machen uns mit wichtigen Messgeräten (Oszilloskop, Spektrumanalyser) und Messmethoden (Frequenzgang aufnehmen, S/N Verhältnis, nichtlineare Störungen) vertraut. Der Einfluss der Modulation zur Unterdrückung von Störungen wird untersucht. Jeder Student baut für sich je einen Infrarot-Sender und -Empfänger und kann diese am Ende mit nach Hause nehmen. Beim Zusammenbau sammeln wir praktische Erfahrungen mit dem Löten von konventionellen und SMD Bauteilen. Die fertigen Schaltungen werden in Betrieb genommen, abgeglichen und ausgemessen.

Das Praktikum wird an fünf Nachmittagen in Zweiergruppen jeweils Donnerstags durchgeführt. Absenzen werden nur in begründeten Ausnahmefällen erlaubt.

Die Daten der Praktikumsnachmittage, weitere Informationen sowie die Unterlagen für die Vorbereitung können auf unserer Homepage gefunden werden.
227-0085-18LProjekte & Seminare: Bits on Air 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 KP2PH. Bölcskei
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
LernzielTäglich sind wir mit digitaler Nachrichtenübertragung konfrontiert, sei es beim Fernsehen, beim Mobiltelefon oder bei der Internet-Nutzung. Um die Funktionsweise dieser Systeme kennenzulernen, sollen in diesem P&S-Kurs die Grundzüge der Digitalkommunikation vermittelt werden. Auf herkömmlichen PCs werden dazu selber geschriebene Software-Modems implementiert. Diese Modems bestehen genau wie die in der Wirklichkeit verwendeten digitalen Kommunikationssysteme aus einem Modulator, einem Demodulator und einem Algorithmus zur Synchronisation des Trägers der eintreffenden Nachricht. Einmal implementiert, können mit Hilfe dieser Modems akustisch beliebige Daten (z.B. kleine Textdateien) zwischen verschiedenen PCs übertragen werden.

Zum Programmieren wird MATLAB verwendet. MATLAB-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt. Vielmehr ist das Ziel dieses P&S-Kurses, neben dem Kennenlernen der Grundlagen der Digitalkommunikation auch das Programmieren mit MATLAB zu üben.

Die Daten der Nachmittage können der Bits on Air-Homepage entnommen werden.

Absenzen werden nur in begründeten Ausnahmefällen erlaubt. Der verpasste Stoff muss selbstständig nachgeholt und in einem kurzen Bericht zusammengefasst werden.
227-0085-19LProjekte & Seminare: Software Defined Radio 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.
3 KP3PH. Bölcskei
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
LernzielDrahtlose Übermittlung von Informationen über Funk ist heute allgegenwärtig. Je nach Anwendung und Frequenzbereich werden dabei verschiedene Modulationsarten benutzt, wobei digitale Verfahren weitgehend die alten analogen Verfahren abgelöst haben.
Tools für Software Defined Radio (SDR) ermöglichen es, mit relativ kleinem Aufwand in diese Welt einzutauchen und “auf den Wellen zu surfen”. Durch schnellere Computer wird es möglich, dass immer komplexere Signalverarbeitung in Sendern und Empfängern auf einem Rechner erfolgen können. Dabei können die Algorithmen sehr flexibel und schnell angepasst und verändert werden.

In diesem P&S werden wir uns näher anschauen, wie dies funktioniert und was dahintersteckt. Dazu erarbeiten wir uns in einem ersten Teil Grundlagen zu Frequenzen, Spektren, Modulationsarten, Signalverarbeitung, u.s.w.

Im zweiten Teil werden wir in Gruppen verschiedene Projekte mit SDR-Tools erarbeiten. Dabei können auch eigene Ideen eingebracht werden. Am Schluss werden die Projekte in einer Präsentation den anderen Teilnehmern vorgestellt.
227-0434-10LMathematics of Information Information 8 KP3V + 2U + 2AH. Bölcskei
KurzbeschreibungThe class focuses on mathematical aspects of

1. Information science: Sampling theorems, frame theory, compressed sensing, sparsity, super-resolution, spectrum-blind sampling, subspace algorithms, dimensionality reduction

2. Learning theory: Approximation theory, greedy algorithms, uniform laws of large numbers, Rademacher complexity, Vapnik-Chervonenkis dimension
LernzielThe aim of the class is to familiarize the students with the most commonly used mathematical theories in data science, high-dimensional data analysis, and learning theory. The class consists of the lecture, exercise sessions with homework problems, and of a research project, which can be carried out either individually or in groups. The research project consists of either 1. software development for the solution of a practical signal processing or machine learning problem or 2. the analysis of a research paper or 3. a theoretical research problem of suitable complexity. Students are welcome to propose their own project at the beginning of the semester. The outcomes of all projects have to be presented to the entire class at the end of the semester.
InhaltMathematics of Information

1. Signal representations: Frame theory, wavelets, Gabor expansions, sampling theorems, density theorems

2. Sparsity and compressed sensing: Sparse linear models, uncertainty relations in sparse signal recovery, super-resolution, spectrum-blind sampling, subspace algorithms (ESPRIT), estimation in the high-dimensional noisy case, Lasso

3. Dimensionality reduction: Random projections, the Johnson-Lindenstrauss Lemma

Mathematics of Learning

4. Approximation theory: Nonlinear approximation theory, best M-term approximation, greedy algorithms, fundamental limits on compressibility of signal classes, Kolmogorov-Tikhomirov epsilon-entropy of signal classes, optimal compression of signal classes

5. Uniform laws of large numbers: Rademacher complexity, Vapnik-Chervonenkis dimension, classes with polynomial discrimination
SkriptDetailed lecture notes will be provided at the beginning of the semester.
Voraussetzungen / BesonderesThis course is aimed at students with a background in basic linear algebra, analysis, statistics, and probability.

We encourage students who are interested in mathematical data science to take both this course and "401-4944-20L Mathematics of Data Science" by Prof. A. Bandeira. The two courses are designed to be complementary.

H. Bölcskei and A. Bandeira
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