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Nowadays, it is assumed of many applications, companies and parts of the society to be always available online. However, according to [Times, Oct, 31 2011], 73% of the world population do not use the internet and thus aren't “online” at all. The most common reasons for not being “online” are expensive personal computer equipment and high costs for data connections, especially in developing countries that comprise most of the world’s population (e.g. parts of Africa, Asia, Central and South America). However it seems that these countries are leap-frogging the “PC and landline” age and moving directly to the “mobile” age. Decreasing prices for smart phones with internet connectivity and PC-like operating systems make it more affordable for these parts of the world population to join the “always-online” community. Storing learning content in a way accessible to everyone, including mobile and smart phones, seems therefore to be beneficial. This way, learning content can be accessed by personal computers as well as by mobile and smart phones and thus be accessible for a big range of devices and users. A new trend in the Internet technologies is to go to “the cloud”. This paper discusses the changes, challenges and risks of storing learning content in the “cloud”. The experiences were gathered during the evaluation of the necessary changes in order to make our solutions and systems “cloud-ready”.
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.