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Offene studentische Arbeiten

Aktuelle am IfN ausgeschriebene studentische Arbeiten finden sind in der folgenden Tabelle. Weitere Informationen zu den studentischen Arbeiten sind auf der jeweiligen Seite des Betreuers zu finden.

  • Offene studentische Arbeiten am IfN
  • Beispiel für studentische Arbeiten

Offene studentische Arbeiten am IfN

Titel der studentischen Arbeit

Betreuer

Art der Arbeit

Simulation von Human Blockage für THz-Kommunikation Christoph Herold | Johannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Akustische Echokompensation durch Gelernte Ziel-Sprecher-ExtraktionErnst SeidelBachelorarbeit, Masterarbeit
Anomalieerkennung und Fehlerprädiktion in komplexen ServernetzenMarvin KlingnerBachelorarbeit, Masterarbeit
Automatisierte Betrachtung von Interferenzen im Link Level SimulatorChristoph Herold | Johannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Beschleunigung eines SDR-basierten LTE-Messsystems mittels FPGAsLennart ThieleckeBachelorarbeit, Masterarbeit
Clustering von Mess- und Simulationsdaten mit Techniken des Maschinellen LernensChristoph HeroldBachelorarbeit, Masterarbeit
Corner Case Detektion für die visuelle Wahrnehmung im autonomen FahrenJasmin BreitensteinBachelorarbeit, Masterarbeit, Studienarbeit
Effiziente Vision Transformer Björn MöllerMasterarbeit
End-to-End audiovisuelle SpracherkennungZhengyang LiMasterarbeit
Entwicklung eines Algorithmus zur Mesh-Vernetzung für Point-to-Point THz KommunikationsstreckenBo Kum JungMasterarbeit
Entwurf, Implementierung und Untersuchung eines Relay-Node Konzeptes für die Link Level Simulation bei 300 GHz Christoph Herold | Tobias DoekerBachelorarbeit, Masterarbeit
Erweiterung eines SDR-basierten LTE-Messsystems zur Validierung von MobilfunksimulationenMichael Schweins | Lennart ThieleckeBachelorarbeit, Masterarbeit
Erzeugung eines statistischen Kanalmodells für den 300 GHz-BereichChristoph Herold | Johannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Generierung eines realistischen Bewegungsmodells vom WetterBo Kum JungBachelorarbeit, Masterarbeit
Implementierung einer Kalibriermethode durch Mustererkennung für Messungen im Bereich der THz-KommunikationTobias DoekerMasterarbeit
Implementierung eines Channel Estimators für den Link Level SimulatorChristoph HeroldBachelorarbeit, Masterarbeit
Implementierung und Entwicklung eines IRS-Modells für den Link Level Simulator Christoph Herold | Johannes M. EckhardtMasterarbeit
Implementierung und Validierung von Modellen von Hochfrequenzbauteilen in Link Level SimulationenChristoph Herold | Johannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Integration von Materialparametern bei 300 GHz Christoph Herold | Tobias DoekerBachelorarbeit, Masterarbeit
Interferenzanalyse von THz-P2P-Links in Abhängigkeit vom AntennendiagrammBo Kum JungBachelorarbeit, Masterarbeit
Klassifizierung von Endgeräten im MobilfunknetzMichael SchweinsBachelorarbeit, Masterarbeit
Link-Level-Simulationen für die THz-KommunikationJohannes M. EckhardtBachelorarbeit, Masterarbeit
Optimierung eines automatischen Keyword-Erkenners Timo LohrenzBachelorarbeit, Masterarbeit
Räumliche Bitratenanpassung in der gelernten BildkompressionJonas LoehdefinkBachelorarbeit, Masterarbeit
Speech and audio coding with learned quantizationRenzheng ShiMasterarbeit
Tiefenschätzung und semantische Segmentierung aus VideosequenzenMarvin KlingnerBachelorarbeit, Masterarbeit
Turbo Fusion für die Automatische SpracherkennungTimo LohrenzBachelorarbeit, Masterarbeit
Untersuchung einer Ray-Launching Method zur Optimierung von THz Backhaul basierenden ZellenstandortenBo Kum JungMasterarbeit
Untersuchung von TDL-Modellen zur hardwarebasierten V2X-KanalemulationLennart Thielecke | Mahboubeh AnsariBachelorarbeit, Masterarbeit
Unüberwachte Domänenanpassung für die semantische SegmentierungJan-Aike TermöhlenBachelorarbeit, Masterarbeit
Vergleich verschiedener Reflexionsmodelle bei 300 GHzChristoph Herold | Tobias DoekerBachelorarbeit, Masterarbeit
Von statisch zu zeitvariant: Link Level Simulation mit nicht-statischen KanälenChristoph Herold | Johannes M. EckhardtMasterarbeit

Beispiel für studentische Arbeiten

Im Video weiter unten zeigen wir das ein Beispiel einer unserer studentischen Abschlussarbeiten, die in Zusammenarbeit mit dem Lions Racing Team der TU Braunschweig durchgeführt wurde. 

Bei der Formula Student wird es in Zukunft nicht nur Herausforderungen geben, die von einem Fahrer oder einer Fahrerin bestritten werden müssen, sondern auch solche, die autonom bewältigt werden müssen. Dafür ist es nötig, das Fahrzeug entsprechend zu "trainieren". Die Hütchen, die den Streckenverlauf markieren, müssen genau erkannt werden: blaue und gelbe Hütchen markieren die rechte und linke Streckenbegrenzung, kleine orangene Hütchen die Bremszonen und Große die Start- und Ziellinie. Für die Identifizierung der Hütchen wird ein neuronales Faltungsnetzwerk verwendet. DeS Netzwerk wurde auf ImageNet (ein Datensatz zur Bildklassifikation) vortrainiert und anschließend auf einem 24.000 Bilder umfassenden Datensatz von Verkehrshütchen angepasst. Ohne Optimierungen erreicht das Netzwerk in etwa eine Frequenz von 40Hz. In dem Video ist das trainierte Netzwerk zu sehen, wie es die Streckenmarkierungen bei ungefähr 40 Bildern pro Sekunde erkennt.

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