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Data Acquisition & Processing, Signal & Image Processing

Wir verwenden Softwaretools wie MATLAB, FLEXPRO, InDesign...

Datenerfassung und -verarbeitung, Signal- und Bildverarbeitung

Datenerfassung (DAQ) ist der Prozess der Messung eines physikalischen oder elektrischen Parameters wie Spannung, Strom, Temperatur, Druck, Schall oder Feuchtigkeit mit einem Computer. DAQ-Systeme bestehen aus Sensoren, DAQ-Messhardware, Signalkonditionierungsschaltkreisen, Analog-Digital-Wandlern und einer Art Computer mit programmierbarer Software. Es gibt Fälle, in denen Daten nicht ohne Weiteres verfügbar sind oder ergänzende Daten benötigt werden. Je nach Situation kann manchmal eine bloße Probenahme ausreichen oder ein automatisiertes Datenerfassungssystem erforderlich sein. Unsere Ingenieure werden Ihren Fall bewerten und die Art und Komplexität der Stichprobenaktivitäten definieren; und entwerfen und entwickeln dementsprechend alle Datenerfassungssysteme, die zum Abrufen von Daten aus Systemen oder Prozessen erforderlich sein könnten. Für Datenerfassungsanwendungen setzen wir in der Regel Softwareprogramme ein, die von großen Anbietern wie National Instruments (NI) entwickelt wurden und unter Verwendung von General Purpose  entwickelt wurden.Programmiersprachen wie Assembly BASICCC++C#FortranJavaLabVIEWPaskal, usw.   sowie eigenständige Datenerfassungssysteme namens  Datenlogger. Abhängig von den Kundenanforderungen modifizieren oder entwickeln unsere Ingenieure Datenerfassungsprogramme. Gesammelte Daten sind in den meisten Fällen nicht gebrauchsfertig. Es muss geprüft, gefiltert, transformiert, validiert und dann verwendet werden. Sobald wir fertig sind, können wir mit einfachen Aufgaben wie Sortieren, Zusammenfassen, Klassifizieren und Berichten arbeiten; bis hin zu komplexen Analysen unter anderem mit Statistiken, Data Mining, deskriptiver und prädiktiver Modellierung, Visualisierung. Je nach Projekt beauftragen wir fachkundige Ingenieure und Mathematiker damit, für unsere Kunden ein maßgeschneidertes Datenerfassungs- und Verarbeitungssystem aufzubauen. 

Die Signalverarbeitung wird als grundlegende Technologie betrachtet, die die grundlegende Theorie, Anwendungen, Algorithmen und Implementierungen der Verarbeitung oder Übertragung von Informationen umfasst, die in vielen verschiedenen physikalischen, symbolischen oder abstrakten Formaten enthalten sind, die allgemein als Signale bezeichnet werden. Einige Anwendungsgebiete der Signalverarbeitung in der Technik sind Audio- und digitale Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Sprachsignalverarbeitung & Spracherkennung & Rauschunterdrückung & Echokompensation, Videoverarbeitung, Wellenformerzeugung, Demodulation, Filterung, Entzerrung in der drahtlosen Kommunikation, Audio & Video & Bildkompression.


Unsere Signal- und Bildverarbeitungswerkzeuge und -techniken sind:

  • Signal- und Systemanalysen
    (Zeit & Häufigkeit)

– Anti-Aliasing-Methoden im Zeit- und Frequenzbereich
– Basebanding und Subband-Isolierung
– Korrelation und Kovarianz (Auto und Kreuz)

– Cepstrum-Analyse und homomorphe Dekonvolution
– CW- und gepulste Signale
– dB-Leistungs- und Amplitudendarstellungen
– Deterministische und zufällige Signale
– Diskrete und zeitkontinuierliche Signale

– Lineare und nichtlineare Systeme
– Eigenwerte & Eigenvektoren
– Power Spectral Density (PSD)-Methoden
- Spektralanalyse
– Transferfunktionsmethoden
– Transmultiplexierte Systeme
– Nullpolanalyse
– Zusätzliche Signal- und Systemanalysen

  • Filterdesign (FIR und IIR)

– Allpass-Phasenentzerrer
– Kaskadierte Filter
– Kohärente Filterung
– Kamm-, Kerbfilter
– Digitale und analoge FIR/IIR-Filter
– Filterdiskretisierung von Analogfiltern (Bilinear, Impulsinvarianz etc.)
– Hilbert-Transformatoren
– Kleinste-Quadrate-Designs
– Tiefpass-/Hochpass-/Bandpass-/Multibandfilter
– Abgestimmte Filterung
– Optimale Filtertechniken
– Phasenerhaltungsmethoden
– Glättung
– Windowing / Windowed-Sync-Filter
– Zusätzliche Filterdesigntechniken

  • Multirate-DSP-Systeme

– Dezimierung, Interpolation, Resampling
– Schwellenwert für Gaußsches und nicht-Gaußsches Rauschen
– Multistage- und Multirate-Konvertierungen
– Phasenschieber, Filterbänke
– Mehrphasenfilterung
– Transmultiplexer, Oversampling
– Zusätzliche Multirate-Filter/Systemdesigns

  • FFT-Design und -Architekturen

– Chirp-Z-Transformationen
– Dyadische/quartische zeitsequenzielle Datensätze
– Rekonfiguration des FFT-Algorithmus (DIF/DIT)
– Hochgeschwindigkeits-FFT/Faltung
– Mehrdimensionale und komplexe FFTs
– Overlap-Add/Save-Techniken
– Primfaktor, Split-Radix-Transformationen
– Umgang mit Quantisierungseffekten
– Echtzeit-FFT-Algorithmen
– Bedenken hinsichtlich spektraler Streuverluste
– Zusätzliche FFT-Designs und -Architekturen

  • Gemeinsame Zeit-/Frequenzanalyse

– Mehrdeutigkeitsübergreifende Funktionen (CAF)

–Wavelets-Transformationen, Teilbänder, Zerlegung und Mehrfachauflösung

– Kurzzeit-Fourier-Transformationen (STFT)
– Zusätzliche gemeinsame Zeit/Frequenz-Methoden

  • Bildverarbeitung

– Biharmonisches Gridding
- Kantenerkennung
– Framegrabber
– Bildfaltung
- Bildverbesserung
– Median, Sobel, horizontale/vertikale und angepasste Parks-McClellan-Filterung
– Zusätzliche Bildverarbeitungstechniken

  • Andere relevante Werkzeuge und Techniken

 

Wir führen mathematische Berechnungen und Simulationen von Kundensystemen durch. Einige spezifische Software, die wir verwenden:

  • MATLAB Berechnungs- und Visualisierungssoftware

  • MATLAB Signal Processing Toolbox

  • MATLAB-Spline-Toolbox

  • MATLAB Spectra-Toolbox höherer Ordnung

  • MATLAB Phased-Array-System-Toolbox

  • MATLAB Control Systems Toolbox

  • MATLAB Computer-Vision-System-Toolbox

  • MATLAB SIMULINK-Toolbox

  • MATLAB DSP BLOCKSET-Toolbox

  • MATLAB Wavelets Toolbox (mit Daten-/Bildkomprimierung und GUI-Fähigkeit)

  • Symbolische Mathematik-Toolbox von MATLAB

  • FLEXPRO

  • InDesign

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