BET205: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone (mit IWA - Methoden des Spezifikationsmanagements)

Lernpfad Intelligente Signalverarbeitung

BET205: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone (mit IWA - Methoden des Spezifikationsmanagements)

Kurzporträt BET205: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone (mit IWA - Methoden des Spezifikationsmanagements)
Worum geht es? In diesem Modul führen Studierende die Inhalte des Lernpfads in einem vollständigen sensorbasierten Mess- und Analysesystem zusammen. Studierende wählen Sensoren aus, konzipieren analoge und digitale Signalverarbeitung, setzen Datenanalyse oder maschinelles Lernen ein und validieren das Gesamtsystem. Zusätzlich lernen Studierende, Kundenwünsche und technische Anforderungen strukturiert in Lastenheft und Pflichtenheft zu überführen.
Wofür braucht man es? Diese Kompetenzen werden benötigt, um Mess- und Analysesysteme in Entwicklungs- oder Forschungsprojekten von der Anforderung bis zur Bewertung umzusetzen. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, technische Lösungen mit wirtschaftlichen, ökologischen und kundenseitigen Anforderungen abzugleichen.
Wieso ist es interessant? Das Capstone-Modul zeigt, wie Sensorik, Signalverarbeitung und Datenanalyse in einem echten System zusammenspielen. Wer erleben möchte, wie aus einer Messidee ein validiertes technisches Projekt entsteht, bekommt hier den passenden Praxisrahmen.
Modulverantwortung

Studiendekan(in) des Fachbereichs

Lehrperson(en)
  • Prof. Dr. Gholamreza Alirezaei
  • Prof. Dr. Christoph Degen
  • Prof. Dr. Michael Gref
  • Prof. Dr. Patric Enewoldsen
Verwendbarkeit

Bachelor Elektrotechnik

Fächergruppe

Ingenieurwissenschaften

Modultyp
Pflicht
Sprache

Deutsch

Angebot

Sommersemester

Dauer

1 Semester

Credits

5 ECTS

Benotung

Deutsche Notenskala 1-5

SWS
  • V | - Ü | 4 P | 1 SL
Workload
Präsenzstudium: 55 Std. Selbststudium: 80 Std.
Engl. Titel

Capstone Project

Empfohlene Voraussetzungen
  • BET201: Mathematische Methoden der Signalverarbeitung: Fourier-Methoden, Faltung, Abtastung und Signalstatistik.
  • BET202: Analoge Signale und Systeme: analoge Signalpfade, Filter, Frequenzgänge und messtechnische Bewertung analoger Systeme.
  • BET203: Digitale Signalverarbeitung: Abtastung, Quantisierung, diskrete Fourier-Analyse, z-Transformation und digitale Filter.
  • BET204: Data Science für Industrie 4.0: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Visualisierung und maschinelles Lernen für technische Mess- und Prozessdaten.
  • BB002: StartING 2: ingenieurwissenschaftliches Arbeiten, Projektplanung, technische Dokumentation und Präsentation.
Zugehörige Lehrveranstaltungsteile
  • BET205a: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone-Projekt: 3 ECTS, 3P
  • BET205b: IWA - Spezifikationsmanagement: 2 ECTS, 2SL
Lernergebnisse / Kompetenzen
WAS

Mit erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, ein vollständiges sensorbasiertes Mess- und Analysesystem zu entwickeln, umzusetzen, zu validieren und fachlich nachvollziehbar zu dokumentieren und zu präsentieren. Dazu gehören insbesondere Sensorauswahl, analoge und digitale Signalverarbeitung sowie datenanalytische Auswertung. Darüber hinaus können sie Kundenwünsche und technische Anforderungen strukturiert erfassen, bewerten und in eine vollständige technische Spezifikation für ein Ingenieurprojekt überführen.

WOMIT

Die Studierenden erreichen dieses Lernergebnis, indem sie

  • eine physikalische Messgröße analysieren und einen geeigneten Sensor hinsichtlich Funktionsprinzip, Messbereich, Genauigkeit und ökonomischer Rahmenbedingungen auswählen (BET205a),
  • eine analoge und digitale Vorverarbeitung konzipieren und implementieren (z. B. Filterung, Verstärkung, Abtastung, Feature-Extraktion) (BET205a),
  • ein datenanalytisches oder maschinelles Lernverfahren auswählen, begründen und zur Merkmalsanalyse oder Klassifikation einsetzen (BET205a),
  • ökologische (z. B. Energieeffizienz, Materialeinsatz) und wirtschaftliche Aspekte (Kosten, Herstellbarkeit, Komponentenwahl) in den Systementwurf integrieren (BET205a),
  • das entwickelte Gesamtsystem anhand geeigneter Metriken und Testprozeduren evaluieren und die Ergebnisse kritisch validieren (BET205a),
  • ihre Arbeit einschließlich methodischer Entscheidungen fachgerecht dokumentieren (BET205a),
  • die Projektergebnisse in einem Fachgespräch bzw. einer Präsentation reflektiert und adressatengerecht kommunizieren (BET205a),
  • Kundenwünsche durch gezielte Befragungstechniken erfassen und analysieren (BET205b),
  • Anforderungen mittels Priorisierungsmethoden wie MoSCoW-Methode, ABC-Analyse oder paarweisem Vergleich bewerten (BET205b),
  • ein strukturiertes Lastenheft erstellen (BET205b),
  • daraus ein technisch umsetzbares Pflichtenheft ableiten (BET205b),
  • Trade-off-Analysen zur Entscheidungsfindung bei Zielkonflikten durchführen (BET205b),
  • KI-Technologien zur Effizienzsteigerung im Spezifikationsprozess einsetzen (BET205b).
WOZU

Die Studierenden nutzen diese Kompetenzen, um in interdisziplinären Entwicklungs- oder Forschungsprojekten fundiert entscheiden zu können, wie sensorbasierte Mess- und Analysesysteme konzipiert, effizient umgesetzt und valide bewertet werden. Zugleich sind sie befähigt, als Schnittstelle zwischen Kundenanforderungen und technischer Umsetzung tragfähige Projektgrundlagen zu schaffen.

Inhalte

Veranstaltungsteil BET205a: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone-Projekt

  • Auswahl, Eingrenzung und Bearbeitung einer sensorbasierten Mess- und Analyseaufgabe, zum Beispiel Mikrofon-Array für Audio-Beamforming
  • Analyse einer physikalischen Messgröße
  • Sensorauswahl hinsichtlich Funktionsprinzip, Dynamik, Störgrößen, Messbereich, Genauigkeit und Kosten
  • Konzeption der Signalkette aus Sensorik, analoger Vorverarbeitung, digitaler Signalverarbeitung und Datenanalyse
  • analoge Signalvorverarbeitung, zum Beispiel Verstärkung, Filterung, Anti-Aliasing, Rauschanalyse und Komponentenauswahl
  • digitale Signalverarbeitung, zum Beispiel Abtastung, Quantisierung, Oversampling, digitale Filter, Feature-Extraktion und Merkmalsräume
  • Implementierung in Software oder Embedded-Hardware
  • Datenanalyse und Machine Learning, zum Beispiel Klassifikation, Regression, Clustering, Normalisierung, Dimensionsreduktion sowie Trainings- und Validierungsstrategien
  • ökologische und wirtschaftliche Bewertung, zum Beispiel Energieeffizienz, Material- und Ressourcenverbrauch, Komponenten- und Herstellungskosten sowie Abwägung von Performance und Aufwand
  • Systemvalidierung und Evaluation anhand geeigneter Metriken, Testprozeduren, Testprotokolle, Unsicherheitsbetrachtungen und Robustheitsanalysen
  • Erstellung geeigneter fachlicher Artefakte, zum Beispiel Systemkonzept, Schaltungs- und Signalverarbeitungsunterlagen, Datenauswertungen, Testprotokolle und technische Dokumentation
  • fachliche Diskussion, Präsentation und Fachgespräch
  • Nutzung von Feedback zur Überarbeitung

Veranstaltungsteil BET205b: IWA - Spezifikationsmanagement

  • Grundlagen und Struktur von Lastenheften
  • Aufbau und Anforderungen an Pflichtenhefte
  • Methoden der Anforderungsanalyse und -erhebung
  • Techniken zur Klärung echter Kundenwünsche, zum Beispiel Stakeholder-Analyse und Interview-Techniken
  • Priorisierungsmethoden, zum Beispiel MoSCoW-Methode, ABC-Analyse und paarweiser Vergleich
  • Bewertungs- und Entscheidungsmethoden
  • Perspektivwechsel zwischen Kundennutzen und technischer Machbarkeit
  • Kreativitätstechniken, Brainstorming und strukturierte Ideenentwicklung
  • Einsatz von KI-Technologien im Spezifikationsmanagement, zum Beispiel Prompting, Dokumentenanalyse und Anforderungsstrukturierung
  • technische Präsentation von Anforderungen und Spezifikationen
  • Feedback, Peer Review und Reflexion des eigenen Arbeits- und Lernprozesses
Prüfungsvorleistung

Testat im Veranstaltungsteil BET205b: IWA - Spezifikationsmanagement: technische Spezifikation (Lastenheft und Pflichtenheft, 12-18 Seiten), Präsentation (15 Minuten), Teilnahme an 3-4 Feedbackgesprächen (je 20 Minuten), Peer-Review-Beteiligung sowie Priorisierungsübung (digitaler Prüfbogen)

Prüfungsleistung

Studienarbeit (10-20 Seiten) mit Fachgespräch (15-20 Minuten) im Veranstaltungsteil BET205a: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone-Projekt: Mögliche Prüfungsartefakte sind insbesondere eine technische Dokumentation, ein Systemkonzept, Unterlagen zur Sensorauswahl, analogen und digitalen Signalverarbeitung sowie Datenanalyse, Implementierungsnachweise, Testprotokolle, Validierungsergebnisse und eine Präsentation mit Fachgespräch.

Literatur

Veranstaltungsteil BET205a: Intelligente Signalverarbeitung - Capstone-Projekt

  • themenspezifische wissenschaftliche und technische Fachliteratur
  • Bücher und Unterlagen der Module „Analoge Signale und Systeme“, „Digitale Signalverarbeitung“ und „Data Science“
  • anwendungsspezifische Datenblätter, Applikationsschriften, technische Dokumentationen und Datensätze

Veranstaltungsteil BET205b: IWA - Spezifikationsmanagement

  • themenspezifische Fachliteratur und Unterlagen zum Anforderungs- und Spezifikationsmanagement
  • themenspezifische Fachliteratur und Unterlagen aus dem Capstone-Projekt