Bachelorarbeit - Details

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Zeitinvariante Verfahren für die Aktive Störgeräuschkompensation in Hörgeräten und Kopfhörern

Betreuer: Johannes FabryStefan Liebich

Themengebiet: Signalverarbeitung

Kategroie: Bachelorarbeit (BA), Masterarbeit (MA)

Status: offen

Aufgabenstellung:

In alltäglichen Situationen treten immer wieder Störgeräusche auf, welche durch passive Geräuschdämmtechniken nur schwer bzw. mit großem Aufwand unterdrückt werden können. Aktive Störgeräuschkompensation, auch bekannt unter Active Noise Cancellation (ANC), bietet sich vor allem für die davon betroffenen tiefen Frequenzen an.

Die Anwendungsgebiete von ANC sind vielschichtig und erstrecken sich von der Dämpfung von Geräuschen von Industriemaschinen, über Anwendungen im Automobil bis hin zu ANC-Kopfhörern zur Kompensation von Umgebungsgeräuschen.

Aktuelle ANC-Kopfhörer arbeiten oft mit fest gewählten analogen Filtern, welche stark an das jeweilige Gerät angepasst sind. Fortschritte bei AD/DA-Wandlern, sowie höhere Rechenleistung von DSPs, erlauben mittlerweile auch digitale Realisierungen von ANC-Systemen und bieten eine größere Flexibilität. 

Zeitinvariante Verfahren bieten hierbei den Vorteil, dassdas ANC System speziell für ein Szenario optimal ausge-legt werden kann. Mögliche Vorteile sind optimale Perfor-mance und garantierte Stabilität.

Offene Themen in diesem Bereich umfassen die folgenden Punkte:

  • Hybridsysteme aus zeitvarianten (adaptiven) und zeitinvarianten ANC Systemen (MA)
  • H ∞ Optimierung für die Auslegung von Feedback Reglern (MA)
  • Linear Parameter Variante Systeme (LPV) für die Anwendung bei ANC (MA)
  • Aktive Kompensation des Okklusionseffekts zur natürlichen Stimmwahrnehmung (BA/MA)

Die Schwerpunkte der Abschlussarbeit werden in enger Absprache und je nach Interesse des/der Kandidaten/Kandidatin gewählt.

Herauszustellen ist, dass alle Themen die Umsetzung der Algorithmen in einem Echtzeitsystem, sowie die Verifikation durch akustische Messungen beinhalten. Dies bietet insbesondere die Gelegenheit Randbedingungen an Echtzeitsysteme bei der Entwicklung von Algorithmen kennen zu lernen und diese unter realistischen Bedingungen zu testen.

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