Every winter semester
10 Credit points
For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.
Den Teilnehmern werden Grundlagen zur Signal- und Bildverarbeitung vermittelt. Für die Erfassung der Signale werden ausgehend von den Sensoren, Konzepte der analogen Vorverarbeitung der Daten dargelegt. Im digitalen Teil werden Verfahren im Zeit- und Frequenzbereich sowie Methoden der Mustererkennung und Bildverarbeitung vorgestellt.
Das zuvor erworbene Wissen soll auf die Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten im Sport angewendet werden. In dem Zusammenhang sollen die Teilnehmer eine wissenschaftliche Herangehensweise an einem oder mehreren Teilproblemen üben.
Die Vorlesung gibt eine Einführung in Methoden und Techniken zur Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten im Sport. Die dafür notwendige Sensorik sowie die Aufzeichnungs- und Verarbeitungsschritte, um leistungsdiagnostisch relevante Parameter im Sport zu bestimmen, werden anwendungsorientiert erläutert. Es werden Sensoren betrachtet, die an den Sportler angebracht, Informationen über den Leistungszustand sammeln und damit der Trainingsoptimierung und der Vorbeugung von Verletzungen dienen. In diesem Zusammenhang wird auf die Herzfrequenzerkennung, die Schritterkennung mit Beschleunigungssensoren und die Positionsbestimmung mit Hilfe von GPS eingegangen. Weiterführend wird Einblick in die Positionsbestimmung und Bewegungsverfolgung mit Hilfe von Kamerasystemen gegeben.
Aufbauend auf der Vorlesung sollen die Teilnehmer das erworbene Wissen praktisch im Rahmen eigener Studien anwenden. Im Vordergrund stehen die Aufzeichnung und Verarbeitung von Videodaten und Messwerten von Sportlern während des Trainings und im Wettkampf. Dazu können die Teilnehmer mehrere körpernahe Sensoren (Beschleunigungssensoren, Sensorik für die Herzaktivität, die Temperatur- und den Hautleitwert) einsetzen und die in der Sporthalle der Universität installierten Videokameras nutzen. Die praktische Arbeit soll die Erfassung und Verarbeitung der Daten von einem oder mehreren Sensoren sowie eine Dokumentation der durchgeführten Versuche umfassen.
Mathematische und physikalische Grundkenntnisse
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Unbenotete / benotete Modulprüfung:
Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Begründung der Notwendigkeit von zwei Modulteilprüfungen:
Die Kenntnisse in der Erfassung und Verarbeitung von physiologischen und kinematischen Daten sollen im Rahmen der Hausarbeit überprüft werden. Die praktische Anwendung der erworbenen Kenntnisse wird im Projekt durchgeführt und überprüft.
Module structure: 0-1 bPr, 1-2 uPr 1
In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulteilprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).
Ausarbeitung der Projektergebnisse anhand einer Abschlusspräsentation und einer kurzen schriftlichen Dokumentation (5-10 Seiten)
Hausarbeit (ca. 8-16 Seiten) über ein Thema, dass durch den Lehrenden der Übung bestimmt wird.
Degree programme | Recommended start 3 | Duration | Mandatory option 4 |
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Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 1. o. 3. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
Intelligent Systems / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] | 1. o. 3. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
Intelligence and Motion / Master of Science [FsB vom 03.05.2023] | 3. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
Intelligence and Motion / Master of Science [FsB vom 15.10.2014 mit Berichtigung vom 02.03.2015 und Änderungen vom 15.05.2017 und 01.11.2022] | 3. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] | 1. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
Informatics for the Natural Sciences / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] | 1. | one or two semesters | Compulsory optional subject |
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