Signalverarbeitung

Methodische Forschungsschwerpunkte

Der Forschungsschwerpunkt der Signalverarbeitungsgruppe des Instituts für Systemdynamik liegt im Bereich der Fusion datengetriebener Schätz- und Regressionsverfahren mit modellbasierten Methoden der Systemdynamik. Modellfreie, datengetriebene Lernmaschinen sind dem Bereich des maschinellen Lernens zugeordnet und eignen sich besonders zur Erfassung unbekannter Zusammenhänge zwischen Ein- und Ausgangsgrößen. Neben linearen Verfahren wie der Principal Components Regression kommen hierbei auch nichtlineare Kernelmethoden wie beispielsweise die Support Vector Machine Regression zum Einsatz. In den meisten Anwendungsfällen lässt sich auf Basis physikalischer Gesetze ein Modell der Strecke ableiten. In diesem Fall eignen sich die aus der Systemdynamik bekannten Beobachter- und Identifikationsverfahren zur Schätzung des Systemzustands bzw. der Streckenparameter. Vor dem Hintergrund der Integration der beiden Ansätze werden im Wesentlichen folgende Themengebiete erforscht: Modellfreie, datengetriebene Signalverarbeitungsmethoden (Regressionsverfahren, PCR, SVR, ...) Modellbasierte (nichtlineare) Beobachterentwürfe Optimale Schätzer Adaptive Filter

Anwendungsgebiete

• Medizintechnik
• Mechatronik
• Fluidtechnik

Lehre

Elektrische Signalverarbeitung Echtzeitdatenverarbeitung Praktikum Echtzeitdatenverarbeitung Dynamische Filterverfahren Dynamik ereignisdiskreter Systeme Automatisierungstechnik

Studentische Arbeiten

Offene Arbeiten

• Derzeit können leider keine studentischen Arbeiten angeboten werden.

Schwarzes Brett Industriepraktika

• Development of an Circadian Clock model with respect to hydrocortisone levels and its effect on insulin sensitivity
  (Firma Bayer Technology Services GmbH, Standort Leverkusen)
• Absorption model for subcutaneous insulin injections
  (Firma Bayer Technology Services GmbH, Standort Leverkusen)
• Development and analysis of an insulin receptor signaling model and the causes for changes in insulin resistance
  (Firma Bayer Technology Services GmbH, Standort Leverkusen)

Mitglieder der Signalverarbeitungsgruppe

	Prof. Dr.-Ing. Cristina Tarín	cristina.tarin
	Dipl.-Ing. Philipp Rapp	philipp.rapp

Ausgewählte Publikationen

Artikel in Zeitschriften

• C. Tarín, L. Traver, P. Martí and N. Cardona: Bandwidth Resource Management for Neural Signal Telemetry; IEEE Transactions on Information Technology in Biomedi- cine, 2009
• C. Tarín, L. Traver, P. Martí and N. Cardona: Ultra WideBand for Wireless Real- Time Monitoring of Neural Signals; Medical & Biological Engineering & Computing, 2009
• M. García-Jaramillo, R. Calm, J. Bondia, C. Tarín and J. Vehí: Insulin dosage optimization based on prediction of postprandial glucose excursions under unceratin parameters and food intake; Medical & Biological Engineering & Computing, 2009

Konferenzbeiträge

• P. Rapp, O. Sawodny, and C. Tarín. "An Immersion and Invariance based Speed and Rotation Angle Observer for the Ball and Beam System".  Proceedings of the 2013 American Control Conference, Washington, DC, USA, 2013. (Zur Veröffentlichung akzeptiert)
• P. Rapp, M. Klünder, O. Sawodny, and C. Tarín. "Nonlinear Adaptive and Tracking Control of a Pneumatic Actuator via Immersion and Invariance".  Proceedings of the 51st IEEE Conference on Decision and Control, Maui, Hawaii, USA, 2012. 
• M. García-Jaramillo, R. Calm, J. Bondia, C. Tarín and J. Vehí: Risk index of postprandial hypo- and hyperglucemia in Type 1 Diabetes Mellitus with consideration of intra-patient variability and other sources of uncertainty; 8th Diabetes Technology Meeting, Bethesda, Maryland, USA, 2008