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Elektrotechnik und Informationstechnologie Master Information
Fächer der Vertiefung
Insgesamt 42 KP müssen im Masterstudium aus Vertiefungsfächern erreicht werden. Der individuelle Studienplan unterliegt der Zustimmung eines Tutors.
Computers and Networks
Empfohlene Fächer
Diese Fächer sind eine Empfehlung. Sie können Fächer aus allen Vertiefungsrichtungen wählen. Sprechen Sie mit Ihrem Tutor.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
227-0101-00LZeitdiskrete und statistische SignalverarbeitungW6 KP4GH.‑A. Loeliger
KurzbeschreibungDer Kurs vermittelt Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung mit Betonung auf Anwendungen in der Nachrichtentechnik: zeitdiskrete lineare Filter, Egalisation, DFT, zeitdiskrete stochastische Prozesse, Grundbegriffe der Entscheidungs- und Schätztheorie, LMMSE-Schätzung und -Filterung, LMS-Algorithmus, Viterbi-Algorithmus.
LernzielDer Kurs vermittelt mathematische Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung mit Betonung auf Anwendungen in der Nachrichtentechnik. Die zwei zentralen Themenkreise sind "Linearität" und "Wahrscheinlichkeitsmodelle". Im ersten Teil wird das Verständnis von zeitdiskreten linearen Filtern vertieft. Im zweiten Teil werden zunächst die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung vertieft und zeitdiskrete stochastische Prozesse eingeführt. Nach einer Einführung in die Grundbegriffe der Entscheidungs- und Schätztheorie werden sodann praktische Verfahren wie LMMSE-Schätzung und -Filterung, der LMS-Algorithmus und der Viterbi-Algorithmus behandelt.
InhaltZeitdiskrete lineare Systeme und die z-Transformation.
Zeitdiskret und zeitkontinuierlich: hin und her.
Digitale Filter.
DFT.
Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Zeitdiskrete stochastische Prozesse.
Grundbegriffe der Entscheidungs- und Schätztheorie.
Lineare Schätzung und Filterung.
Wiener-Filter.
LMS-Algorithmus.
Viterbi-Algorithmus.
SkriptVorlesungsskript.
227-0103-00LRegelsysteme Information W6 KP2V + 2UM. Morari
KurzbeschreibungVermittlung von fachübergreifenden Konzepten und Methoden zur mathematischen Beschreibung und Analyse von dynamischen Systemen. Konzept der Rückführung, Entwurf von Regelungen für Eingrössen- und Mehrgrössenstrecken.
LernzielVermittlung von fachübergreifenden Konzepten und Methoden zur mathematischen Beschreibung und Analyse von dynamischen Systemen. Konzept der Rückführung, Entwurf von Regelungen für Eingrössen- und Mehrgrössenstrecken.
InhaltProzessautomatisierung. Prinzip der Regelung. Modellierung dynamischer Systeme - Beispiele, Zustandsraumdarstellung, Linearisierung, analytische/numerische Lösung. Laplace Transformation, Systemantworten für Systeme 1. und 2. Ordnung - Einfluss von zusätzlichen Nullstellen und Polen. Regelkreis-Idee der Rückführung. PID Regler, Ziegler-Nichols Einstellung. Stabilität, Routh-Hurwitz Kriterium, Wurzelortskurve. Frequenzgang, Bode-Diagramm, Bode gain/ phase relationship, Reglerentwurf via "loop- shaping", Nyquist Kriterium. Feedforward Compensation/Störgrössenaufschaltung, Kaskadenregelung. Mehrvariablensysteme (Übertragungsmatrix, Zustandsraumdarstellung), Mehrschlaufenregelung, Problem der Kopplung, Relative Gain Array, Entkopplungskompensator, Sensitivität auf Modellunsicherheit. Zustandsraumdarstellung (Modalform, Steuerbarkeit, control/observer canonical form), Zustandsregelung, Polvor- gabe/Wahl der Pole. Beobachter, Beobachtbarkeit, Dualität, Separationsprinzip. LQ Regulator, Optimale Zustandsschätzung.
LiteraturG.F. Franklin, J.D. Powell, A. Emami-Naeini. Feedback Control of Dynamic Systems. 6th edition, Prentice Hall, International Version, 2009, Reading, ISBN 978-0-1350-150-9. Broschierte Studienausgabe ca. CHF 110.-, (Frühjahr 2013).
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: Signal- und Systemtheorie II.

MATLAB wird zur Systemanalyse und Simulation eingesetzt.
227-0197-00LWearable Systems IW6 KP4GG. Tröster, U. Blanke
KurzbeschreibungKontexterkennung in mobilen Kommunikationssystemen (Mobiltelephon, Wearable Computer) wird mit fortgeschrittenen Verfahren aus dem Bereich Sensor Data Fusion, Mustererkennung, Statistik, Data Mining und maschinelles Lernen erarbeitet.
Kontext umfasst das Verhalten von Personen und Gruppen, deren Aktivitäten, sowie das lokale und soziale Umfeld.
LernzielZukünftige Mobilsysteme stellen uns als persönliche und hilfsbereite Assistenten die Informationen und Dienstleistungen zur Verfügung, wie wir sie aktuell benötigen. Die Systeme bestehen aus einem Smartphone, das mit Sensoren am Körper und in der Umgebung kommuniziert. Die Kontexterkennung als zentrale Funktion mobiler Systeme bildet den Schwerpunkt dieser Vorlesung. Kontext umfasst das Verhalten von Personen und Gruppen, deren Aktivitäten, sowie das lokale und soziale Umfeld.

Im Datenpfad von den Sensoren über die Segmentierung, Merkmalsextraktion und Clusterbildiung bis zur Klassifikation des Kontextes werden fortgeschrittene Verfahren der Signalverarbeitung, der Mustererkennung, der Statistik und des Maschinellen Lernens exemplarisch eingesetzt. Sensordaten, die über Crowdsourcing-Methoden gewonnen sind, werden in die Analysen eingebunden. Der Validierung mit MATLAB folgen eine Implementierung und Testphase auf einem Smartphone.
InhaltZukünftige Mobilsysteme werden als persönliche und hilfsbereite Assistenten in unserer Kleidung integriert sein und uns die Informationen und Dienstleistungen zur Verfügung stellen, wie wir sie aktuell benötigen (siehe Link). Die Kontexterkennung - wo befindet sich der Benutzer, was tut er, mit wem ist zusammen, wie geht es ihm und was sind seine Bedürfnisse - als zentrale Funktion mobiler Systeme bildet den Schwerpunkt dieser Veranstaltung.

In der Vorlesung werden folgende Themen behandelt:
Sensornetze, Sensordatenverarbeitung, Data Fusion, Segmentierung, LDA, Bayes Decision Theory, Entscheidungsbäume, Random Forest, kNN-Verfahren, Support Vector Machine, Hidden Markov Modelle, Adaboost, Data- und Textmining, Crowdsourcing, SOM und Clustering.

Die Übungen orientieren sich an konkreten Problemstellungen wie Gesten- und Bewegungserkennung mit verteilten Sensoren, Detektion von Aktivitätsmuster, Benutzung 'crowd-generierter' Daten sowie Bestimmung des lokalen Umfeldes.

Präsentationen durch Doktorierende und der Besuch am Wearable Computing Lab führen ein in die aktuellen Forschungsthemen und die internationalen Forschungsprojekte.

Sprache: deutsch/englisch (abhängig von den TeilnehmerInnen)
SkriptManuskript zu allen Lektionen, Übungen mit Musterlösungen.
Link
LiteraturLiteratur wird in den jeweiligen Vorlesungseinheiten benannt
Voraussetzungen / BesonderesKeine speziellen Voraussetzungen erforderlich
227-0377-00LPhysik der Ausfälle und Ausfallanalyse elektronischer SchaltungenW3 KP2VU. Sennhauser
KurzbeschreibungDie Vermeidung von Ausfällen ist von zentraler Wichtigkeit bei Schaltungsentwurf, Materialauswahl und Herstellung. Die Vorlesung gibt eine Einführung in Aufbau und Eigenschaften der Materialien sowie deren Degradationsmechanismen. Zudem werden die Grundlagen der Ausfallanayse und der Instrumente vermittelt, Ausfälle demonstriert und an einem Beispiel eine typische Ausfallanalyse durchgeführt.
LernzielDie Teilnehmer kennen die Ursachen der Ausfälle elektronischer Schaltungen und Geräte, die Eigenschaften der Analysegeräte und das Vorgehen bei Ausfallanalysen
InhaltZusammenfassung der Grundbegriffe der Zuverlässigkeitstechnik und Ausfallanalyse; Physik der Ausfälle: Materialkunde, physikalische Prozesse und Ausfallmechanismen; Ausfallanalyse von ICs, PCBs, Opto-Elektronik, diskreten und anderen Bauteilen; Grundlagen und Eigenschaften der Analyseinstrumente; Anwendung und Umsetzung bei Schaltungsentwicklung und Zuverlässigkeitsanalysen
SkriptUmfangreiche Kopie der Vortragsfolien
252-0437-00LVerteilte Algorithmen Information W4 KP3VF. Mattern
KurzbeschreibungModelle verteilter Berechnungen; Raum-Zeit Diagramme; Virtuelle Zeit; Logische Uhren und Kausalität; Wellenalgorithmen; Verteilte und parallele Graphtraversierung; Berechnung konsistenter Schnappschüsse; Wechselseitiger Ausschluss; Election und Symmetriebrechung; Verteilte Terminierung; Garbage-Collection in verteilten Systemen; Beobachten verteilter Systeme; Berechnung globaler Prädikate.
LernzielKennenlernen von Modellen und Algorithmen verteilter Systeme.
InhaltVerteilte Algorithmen sind Verfahren, die dadurch charakterisiert sind, dass mehrere autonome Prozesse gleichzeitig Teile eines gemeinsamen Problems in kooperativer Weise bearbeiten und der dabei erforderliche Informationsaustausch ausschliesslich über Nachrichten erfolgt. Derartige Algorithmen kommen im Rahmen verteilter Systeme zum Einsatz, bei denen kein gemeinsamer Speicher existiert und die Übertragungszeit von Nachrichten i.a. nicht vernachlässigt werden kann. Da dabei kein Prozess eine aktuelle konsistente Sicht des globalen Zustands besitzt, führt dies zu interessanten Problemen.
Im einzelnen werden u.a. folgende Themen behandelt:
Modelle verteilter Berechnungen; Raum-Zeit Diagramme; Virtuelle Zeit; Logische Uhren und Kausalität; Wellenalgorithmen; Verteilte und parallele Graphtraversierung; Berechnung konsistenter Schnappschüsse; Wechselseitiger Ausschluss; Election und Symmetriebrechung; Verteilte Terminierung; Garbage-Collection in verteilten Systemen; Beobachten verteilter Systeme; Berechnung globaler Prädikate.
Literatur- F. Mattern: Verteilte Basisalgorithmen, Springer-Verlag
- G. Tel: Topics in Distributed Algorithms, Cambridge University Press
- G. Tel: Introduction to Distributed Algorithms, Cambridge University Press, 2nd edition
- A.D. Kshemkalyani, M. Singhal: Distributed Computing, Cambridge University Press
- N. Lynch: Distributed Algorithms, Morgan Kaufmann Publ
227-0447-00LImage Analysis and Computer Vision Information W6 KP3V + 1UG. Székely, O. Göksel, L. Van Gool
KurzbeschreibungLight and perception. Digital image formation. Image enhancement and feature extraction. Unitary transformations. Color and texture. Image segmentation and deformable shape matching. Motion extraction and tracking. 3D data extraction. Invariant features. Specific object recognition and object class recognition.
LernzielOverview of the most important concepts of image formation, perception and analysis, and Computer Vision. Gaining own experience through practical computer and programming exercises.
InhaltThe first part of the course starts off from an overview of existing and emerging applications that need computer vision. It shows that the realm of image processing is no longer restricted to the factory floor, but is entering several fields of our daily life. First it is investigated how the parameters of the electromagnetic waves are related to our perception. Also the interaction of light with matter is considered. The most important hardware components of technical vision systems, such as cameras, optical devices and illumination sources are discussed. The course then turns to the steps that are necessary to arrive at the discrete images that serve as input to algorithms. The next part describes necessary preprocessing steps of image analysis, that enhance image quality and/or detect specific features. Linear and non-linear filters are introduced for that purpose. The course will continue by analyzing procedures allowing to extract additional types of basic information from multiple images, with motion and depth as two important examples. The estimation of image velocities (optical flow) will get due attention and methods for object tracking will be presented. Several techniques are discussed to extract three-dimensional information about objects and scenes. Finally, approaches for the recognition of specific objects as well as object classes will be discussed and analyzed.
SkriptCourse material Script, computer demonstrations, exercises and problem solutions
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites:
Basic concepts of mathematical analysis and linear algebra. The computer exercises are based on Linux and C.
The course language is English.
227-0555-00LFehlertoleranz in Verteilten Systemen Belegung eingeschränkt - Details anzeigen W4 KP3GR. Wattenhofer
KurzbeschreibungFehlertoleranz (Modelle, Consensus, Agreement), Replikation (Primary Copy, 2PC, 3PC, Paxos, Quorum-Systeme), Shared Memory (Spin Locks, Concurrency)
LernzielKennenlernen von wesentlichen Technologien und Architekturen fehlertoleranter verteilter Systeme.
InhaltWir diskutieren Fehlertoleranzaspekte (Modelle, Consensus, Agreement) sowie Replikationsaspekte (Primary Copy, 2PC, 3PC, Paxos, Quorum-Systeme, verteilter Speicher) und Probleme bei asynchronen Multiprozesssystemen (Shared Memory, Spin Locks, Concurrency).
Voraussetzungen / BesonderesDiese Vorlesung ist findet nur im zweiten Teil des Semesters statt, und entspricht dem zweiten Teil der Vorlesung "Verteilte Systeme" (252-0213-00L). Man kann entsprechend maximal eine der beiden Vorlesungen besuchen.
227-0627-00LAngewandte Computer ArchitekturW6 KP4GA. Gunzinger
KurzbeschreibungDiese Vorlesung gibt einen Überblick über die Anforderungen und die Architektur von parallelen Computersystemen unter Berücksichtigung von Rechenleistung, Zuverlässigkeit und Kosten.
LernzielArbeitsweise von parallelen Computersystemen verstehen, solche Systeme entwerfen und modellieren.
InhaltDie Vorlesung Angewandte Computer Architektur gibt technische und unternehmerische Einblicke in innovative Computersysteme/Architekturen (CPU, GPU, FPGA, Spezialprozessoren) und deren praxisnahe Umsetzung. Dabei werden oft die Grenzen der technologischen Möglichkeiten ausgereizt.
Wie ist das Computersystem aufgebaut, das die über 1000 Magneten an der Swiss Light Source (SLS) steuert?
Wie ist das hochverfügbare Alarmzentrum der SBB aufgebaut?
Welche Computer Architekturen werden in Fahrerassistenzsystemen verwendet?
Welche Computerarchitektur versteckt sich hinter einem professionellen digitalen Audio Mischpult?
Wie können Datenmengen von 30 TB/s, wie sie bei einem Protonen-Beschleuniger entstehen, in Echtzeit verarbeitet werden?
Kann die aufwändige Berechnung der Wettervorhersage auch mit GPUs erfolgen?
Nach welcher Systematik können optimale Computerarchitekturen gefunden werden?
Welche Faktoren sind entscheidend, um solche Projekte erfolgreich umzusetzen?
SkriptSkript und Übungsblätter.
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen:
Grundlagen der Computerarchitektur.
151-0593-00LEmbedded Control SystemsW4 KP6GJ. S. Freudenberg, L. Guzzella, M. Schmid Daners
KurzbeschreibungThis course provides a comprehensive overview of embedded control systems. The concepts introduced are implemented and verified on a microprocessor-controlled haptic device.
LernzielFamiliarize students with main architectural principles and concepts of embedded control systems.
InhaltAn embedded system is a microprocessor used as a component in another piece of technology, such as cell phones or automobiles. In this intensive two-week block course the students are presented the principles of embedded digital control systems using a haptic device as an example for a mechatronic system. A haptic interface allows for a human to interact with a computer through the sense of touch.

Subjects covered in lectures and practical lab exercises include:
- The application of C-programming on a microprocessor
- Digital I/O and serial communication
- Quadrature decoding for wheel position sensing
- Queued analog-to-digital conversion to interface with the analog world
- Pulse width modulation
- Timer interrupts to create sampling time intervals
- System dynamics and virtual worlds with haptic feedback
- Introduction to rapid prototyping
SkriptLecture notes, lab instructions, supplemental material
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisite courses are Control Systems I and Informatics I.

This course is restricted to 33 students due to limited lab infrastructure. Interested students please contact Marianne Schmid (E-Mail: Link)
After your reservation has been confirmed please register online at Link.

Detailed information can be found on the course website Link
252-1411-00LSecurity of Wireless NetworksW5 KP2V + 1U + 1AS. Capkun, C. Soriente
KurzbeschreibungCore Elements: Wireless communication channel, Wireless network architectures and protocols, Attacks on wireless networks, Protection techniques.
LernzielAfter this course, the students should be able to: describe and classify security goals and attacks in wireless networks; describe security architectures of the following wireless systems and networks: 802.11, GSM/UMTS, RFID, ad hoc/sensor networks; reason about security protocols for wireless network; implement mechanisms to secure
802.11 networks.
InhaltWireless channel basics. Wireless electronic warfare: jamming and target tracking. Basic security protocols in cellular, WLAN and
multi-hop networks. Recent advances in security of multi-hop networks; RFID privacy challenges and solutions.
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