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Der Studienbeginn wird an der Hochschule Offenburg durch Vorbereitungskurse, sogenannte Brückenkurse, unterstützt. Wir stellen vorläufige Ergebnisse beim Einsatz von Smartphones und Tablets im Rahmen des Physik-Brückenkurses vor, bei dem die Studenten Hilfen zum selbständigen Üben durch eine App erhalten. Durch die Überarbeitung des Kurses und den Einsatz der App konnte der Teilnehmerschwund verringert werden. Die Evaluationsergebnisse bestätigen eine hohe Akzeptanz der Neuerungen seitens der Studierenden. Erste Auswertungen von Ein- und Ausgangstests deuten darauf hin, dass durch den Brückenkurs eine Angleichung der Vorkenntnisse der Studienanfänger erreicht wird, da Teilnehmer mit geringeren Vorkenntnissen tendenziell einen größeren Lernfortschritt erreichen. Durch unterschiedliche Schwierigkeitsstufen und selbstregulierte Übungsphasen in individuellem Tempo können aber auch die Erfordernisse der stärkeren Teilnehmer angemessen berücksichtigt werden.
Signal detection and bandwidth estimation, also known as channel segmentation or information channel estimation, is a perpetual topic in communication systems. In the field of radio monitoring this issue is extremely challenging, since unforeseeable effects like fading occur accidentally. In addition, most radio monitoring devices normally scan a wide frequency range of several hundred MHz and have to detect a multitude of different signals, varying in signal power, bandwidth and spectral shape. Since narrowband sensing techniques cannot be directly applied, most radio monitoring devices use Nyquist wideband sensing to discover the huge frequency range. In practice, sensing is normally conducted by an FFT sweep spectrum analyzer that delivers the power spectral density (PSD) values to the radio monitoring system. The channel segmentation is the initial step of a comprehensive signal analysis in a radio monitoring system based on the PSD values. In this paper, a novel approach for channel segmentation is presented that is based on a quantization and a histogram evaluation of the measured PSD. It will be shown that only the combination of both evaluations will lead to an successful automatic channel segmentation. The performance of the proposed algorithm is shown in a real radio monitoring szenario.
Smartphones Welcome! Preparatory Course in Mathematics using the Mobile App MassMatics. Case Study
(2015)
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Klassifikation des Modulationsformats eines digital modulierten Signals, welches die empfangenen I/Q-Datenpunkte zuerst für jedes Modulationsformat mittels eines Clustering-Verfahrens ausgewertet, wobei nach Durchführung des Clustering-Verfahrens für jedes der Modulationsformate jeweils alle I/Q-Datenpunkte jeweils einem ermittelten Cluster-Schwerpunkt zugeordnet sind. Danach wird für jedes Modulationsformat jeweils der Wert einer Nutzenfunktion bestimmt, welche einen umso höheren (niedrigeren) Wert annimmt, je besser die einem Cluster-Schwerpunkt zugeordneten I/Q-Datenpunkte durch den Cluster-Schwerpunkt abgedeckt sind und je geringer die euklidischen Abstände der ermittelten Custer-Schwerpunkte von dem zugeordneten Konstellationspunkt sind. Es wird dann dasjenige Modulationsformat als das für das digital modulierte Signal zutreffende Modulationsformat angenommen, für welche die Nutzenfunktion den höchsten (niedrigsten) Wert annimmt.
Nowadays the processing power of mobile phones, Smart phones and PDA is increasing, as well as the transmission bandwidth. Nevertheless there is still the need to reduce the content and the need of processing the data. Proposals and solutions for dynamic reduction of the transmitted content will be discussed. For that, device specific properties will be taken into account, aiming at reducing the need of processing power at the client side to display the 3D Virtual Reality data. Therefore, well known technologies like data compression are combined with new approaches to achieve the goal of adaptive content transmission. For device dependant reduction of processing power the data has to be pre-processed at the server side or the server itself has to take over functionality of weak mobile devices.
The iSign project started in 2000 as a web-based laboratory setting for students of electrical engineering. In the meantime it has broadened into a heterogeneous learning environment offering learning material, adaptive user settings and access to a simulation tool. All these offerings can be accessed via web and wireless by different clients, such as PCs, PDAs and mobile phones. User adaptive systems offer unique and personalised environment for every learner and therefore are a very important aspect of modern e-learning systems. The iSign project aims to personalise the content structure based on the learner's behaviour, content pattern, policies, and system environment. The second aspect of the recent research and development within this project is the generation of suitable content and presentation for different clients. This generation is based additionally on the user preferences in order to obtain the desirable presentation for a given device. New, valuable features are added to the mobile application, empowering the user not only to control the simulation process with his mobile device but also to input data, view the simulation's output and evaluate the results. Experiences with students have helped to improve functionality and look-and-feel whilst using the iSign system. Our goal is to provide unconstrained, continuous and personalised access to the laboratory settings and learning material everywhere and at anytime with different devices.