Implementierung von schnellen Algorithmen auf Basis der FFT in einem digitalen Signalprozessor
- In dieser Bachelor-Thesis geht es um die Weiterentwicklung des bestehenden Laborversuchs „Schnelle Algorithmen auf Basis der FFT“ des Labors „Digitale Signalverarbeitung“. Dieser Versuch wird momentan mit einem digitalen Signalprozessor (TMS320C6713) umgesetzt. Dabei sollen eine schnelle Faltung, sowie Erweiterungen der bestehenden Software, welche mit dieser zusammenhängen, implementiert werden.In dieser Bachelor-Thesis geht es um die Weiterentwicklung des bestehenden Laborversuchs „Schnelle Algorithmen auf Basis der FFT“ des Labors „Digitale Signalverarbeitung“. Dieser Versuch wird momentan mit einem digitalen Signalprozessor (TMS320C6713) umgesetzt. Dabei sollen eine schnelle Faltung, sowie Erweiterungen der bestehenden Software, welche mit dieser zusammenhängen, implementiert werden. Des Weiteren sollen Verbesserungen und Korrekturen an dem bestehenden Projekt vorgenommen werden. Um herauszufinden, was bereits implementiert ist, wird das bestehende Projekt zunächst analysiert. Anschließend wird die schnelle Faltung mit dem für das Labor benötigten Funktionsumfang implementiert. Zudem werden darüber hinaus Erweiterungen der Software umgesetzt, wie z.B. eine Sprachauswahl.…
Document Type: | Bachelor Thesis |
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Zitierlink: | https://opus.hs-offenburg.de/2030 | Bibliografische Angaben |
Title (German): | Implementierung von schnellen Algorithmen auf Basis der FFT in einem digitalen Signalprozessor |
Author: | Philipp Meyle |
Advisor: | Werner Reich, Ralf Hilterhaus |
Year of Publication: | 2017 |
Date of final exam: | 2017/02/21 |
Publishing Institution: | Hochschule Offenburg |
Granting Institution: | Hochschule Offenburg |
Place of publication: | Offenburg |
Page Number: | VI, 102 |
Language: | German | Inhaltliche Informationen |
Institutes: | Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019) |
Institutes: | Abschlussarbeiten / Bachelor-Studiengänge / EI | Formale Angaben |
Open Access: | Closed Access |
Licence (German): | Urheberrechtlich geschützt |
SWB-ID: | 1654582352 |