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Prozessorarchitekturen

Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP)

Bild zum Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP)

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

April 2018 - April 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP) wird ein neuartiger Hörgeräteprozessor konzipiert, entwickelt und gebaut, der sich trotz seiner einfachen Programmierbarkeit und der drahtlosen Bluetooth-Schnittstelle durch eine geringe Leistungsaufnahme und hohe Rechenleistung auszeichnet.

 

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CHORUS

Bild zum Projekt CHORUS

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Laufzeit:

01.11.2018 - 31.03.2021

Förderung durch:

BMWi

Kurzbeschreibung:

Eine hochoptimierte Hardware/Software-Modulbibliothek für intelligente Sensorsysteme in hochautomatisierten Fahrerassistenz-anwendungen auf Basis der rekonfigurierbaren Dream Chip Technologies DCT10A SoM-Plattform

 

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Hearing4All

Bild zum Projekt Hearing4All

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. C. Seifert, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

November 2012 - Dezember 2018

Kurzbeschreibung:

Das Verbundprojekt Hearing4all an dem das IMS-AS in mehreren Teilprojekten beteiligt ist, ist eines der Exzellenzcluster-Projekte des Bundes. Im Rahmen dieses interdisziplinären Projektes wird das IMS-AS hochperformante und verlustleistungsoptimierte Prozessorarchitekturen für elektronische Hörsysteme wie Cochlea-Implantate oder Hörgeräte erarbeiten.

 

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Stochastic Processor

Bild zum Projekt Stochastic Processor

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá, Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Moritz Weißbrich

Laufzeit:

Februar 2016 - Januar 2019

Förderung durch:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Kurzbeschreibung:

Stochastische Berechnungsmechanismen sind in jüngster Zeit als vielversprechender Ansatz für den Entwurf energieeffizienter integrierter Hardwaresysteme bekannt geworden. Sie berücksichtigen die Fähigkeit vieler Anwendungen (z.B. Computer Vision) einen Rechengenauigkeitsverlust zu tolerieren. Statt des Entwurfs von Hardware für worst-case Szenarien mit großen Sicherheitsabständen, können Designer diese Beschränkungen lockern und bewusst Hardwarevariabilität für signifikante Verbesserungen der Berechnungsperformanz und Energievorteile ausnutzen.

 

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RAPANUI - Rapid-Prototyping for Media Processor Architecture Exploration

 

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M. Sc. Florian Giesemann

Kurzbeschreibung:

Entwurf, Implementierung und Evaluation einer Prototyping-basierten Entwurfsmethodologie für Prozessorarchitekturen der digitalen Signalverarbeitung.

 

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Biomedizintechnik

Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP)

Bild zum Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP)

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

April 2018 - April 2021

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

Im Projekt Smart Hearing Aid Processor (Smart HeaP) wird ein neuartiger Hörgeräteprozessor konzipiert, entwickelt und gebaut, der sich trotz seiner einfachen Programmierbarkeit und der drahtlosen Bluetooth-Schnittstelle durch eine geringe Leistungsaufnahme und hohe Rechenleistung auszeichnet.

 

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ZIM D-Sense - Entwicklung eines Testsystems zur Diagnostik sensomotorischer Regulationsfähigkeit für Sportler

Bild zum Projekt ZIM D-Sense - Entwicklung eines Testsystems zur Diagnostik sensomotorischer Regulationsfähigkeit für Sportler

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Fritz Webering, M. Sc. Niklas Rother

Laufzeit:

2017-2019

Förderung durch:

„Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines mobilen Diagnose-Systems zur Beurteilung der sensomotorischen Regulationsfähigkeit von Sportlern. Zu diesem Zweck soll ein System entwickelt werden, welches aus mehreren Messmodulen besteht und mit dem ein Sportler bzw. Trainer in der Lage ist, funktionelle Tests schnell und präzise durchzuführen. Dazu sollen die Messmodule je nach gewünschtem Test am und/oder außerhalb des Körpers des Sportlers positioniert werden. Je nach Test kommen unterschiedliche Entscheidungsalgorithmen zur Klassifikation und Auswertung zum Einsatz. Eine hinterlegte Datenbank ermöglicht dem Anwender die Interpretation der Testergebnisse und liefert Kennwerte im Sinne einer Risikoabschätzung für Verletzungen.

 

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Efficient Real-time Processing of EEG-Signals

Bild zum Projekt Efficient Real-time Processing of EEG-Signals

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Ein Brain-Computer-Interface (BCI) ist ein System, welches auf Basis von Messungen der Aktivität des Zentralnervensystems Signale zur Ansteuerung eines artifiziellen Systems erzeugt, um beispielsweise bestimmte Aufgaben des menschlichen Handelns zu ersetzen, verbessern oder ergänzen. Moderne BCIs basieren häufig auf der Dekodierung beziehungsweise Interpretation von EEG-Signalen, da entsprechende Systeme sowohl nicht-invasiv als auch kostengünstig verfügbar sind. Diese Sensoren erfassen eine Vielzahl unabhängiger, überlagerter Signale, die eine direkte Verwendung zur Ansteuerung eines digitalen Systems erschweren. Daher sind für jede Anwendung und entsprechende Anwendungsumgebungen speziell entwickelte und angepasste Algorithmen erforderlich. Im Rahmen dieses Projektes werden daher Methoden zur effizienten Echtzeitverarbeitung von EEG-Signalen untersucht. Das Institut für Mikroelektronische Systeme entwickelt hierfür ein Komplettsystem aus dedizierter, konfigurierbarer Hardware in Kombination mit einem speziell für die Verarbeitung von EEG-Signalen angepassten Signalverarbeitungs-Framework.

 

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Optogenetik

Bild zum Projekt Optogenetik

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen dieser Kooperation mit dem Institut für Technische Chemie und dem Institut für Quantenoptik der Leibniz Universität Hannover werden Methoden untersucht, das Verhalten von intra-zellulären Prozessen von Außen mit Licht zu steuern. Mit Hilfe von Optogenetik können auch typischerweise lichtunempfindlichen Zellen gezielt verändert werden, um auf Lichtbeeinflussung zu reagieren. Aufgrund der gemeinsamen Vorerfahrungen zwischen den Projektpartnern sind insbesondere auch optogenetische Fragestellungen im Kontext von Tissue Engineering interessant.

 

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Hearing4All

Bild zum Projekt Hearing4All

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M.Sc. C. Seifert, Dipl.-Ing. L. Gerlach

Laufzeit:

November 2012 - Dezember 2018

Kurzbeschreibung:

Das Verbundprojekt Hearing4all an dem das IMS-AS in mehreren Teilprojekten beteiligt ist, ist eines der Exzellenzcluster-Projekte des Bundes. Im Rahmen dieses interdisziplinären Projektes wird das IMS-AS hochperformante und verlustleistungsoptimierte Prozessorarchitekturen für elektronische Hörsysteme wie Cochlea-Implantate oder Hörgeräte erarbeiten.

 

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BIOFABRICATION for NIFE

Bild zum Projekt BIOFABRICATION for NIFE

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Leibold

Laufzeit:

Mai 2013 - Juni 2018

Förderung durch:

VolkswagenStiftung und Land Niedersachsen

Kurzbeschreibung:

BIOFABRICATION for NIFE ist ein interdisziplinärer Forschungsverbund der Medizinischen Hochschule Hannover, der Leibniz Universität Hannover und der Hochschule für Musik, Theater und Medien Hannover, der von der VolkswagenStiftung und dem Land Niedersachsen gefördert wird.

 

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Analog/Mixed-Signal-Entwurf

Neue Simulationsmethoden zur beschleunigten Mixed-Signal-Simulation

Bild zum Projekt Neue Simulationsmethoden zur beschleunigten Mixed-Signal-Simulation

Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich, Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Sara Divanbeigi

Laufzeit:

März 2014 - September 2019

Förderung durch:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG): BA 812/24-1

Kurzbeschreibung:

Dieses Forschungsprojekt basiert auf einem speziellen Ansatz zur beschleunigten Mixed-Signal-Simulation von analogen Schaltungsmodellen. Das Verfahren ist derzeit auf stückweise konstante Eingangserregungen optimiert. Eines der wesentlichen Ziele dieses Forschungsprojekts ist die Erweiterung der neuartigen Simulationsmethodik um die Berücksichtigung zusätzlicher Typen von Signaleingangserregungen.

 

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Entwurfsraumexploration

Digitale Videosignalverarbeitung für die Automatisierungstechnik in der Landwirtschaft

Bild zum Projekt Digitale Videosignalverarbeitung für die Automatisierungstechnik in der Landwirtschaft

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

J. Hartig, S. Gesper

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des Projekts werden die Algorithmen entwickelt, mögliche Hardwarearchitekturen exploriert, die finale Hardware-Plattform konzipiert und evaluiert, sowie das Gesamtsystem abschließend im Feldversuch getestet.

 

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Miniaturisierter Echtzeit SAR Prozessor

Bild zum Projekt Miniaturisierter Echtzeit SAR Prozessor

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

F. Cholewa, C. Fahnemann

Laufzeit:

2008-2020

Kurzbeschreibung:

Das Ziel dieses Projektes ist die echtzeitfähige Generierung und Kompression hochauflösender Luftbilder nach dem Prinzip des Synthetic Aperture Radar. Das SAR gehört zu der Klasse der abbildenden Radarsysteme und bietet gegenüber kamerabasierten elektro-optischen Sensoren eine von Witterung und Tageslicht annähernd unabhängige Einsatzfähigkeit. Moderne Sensoren erreichen hierbei Auflösungen von weniger als 10 cm bei Flughöhen von 10 km. Durch den Einsatz moderner FPGAs wird eine schritthaltende Bilddatengenerierung an Bord der Sensorplattform auch bei sehr großen Bilddimensionen ermöglicht.

 

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Physikalischer Entwurf

Parallelisierung von Routingalgorithmen

 

Leitung:

Dr.-Ing. Markus Olbrich

Bearbeitung:

Dipl.-Math. Björn Bredthauer

Kurzbeschreibung:

Werkzeuge zur Erzeugung der Verdrahtung für einen gegebenen Chip haben aufgrund der Komplexität dieses Problems sehr hohe Laufzeiten. Ziel dieses Forschungsprojektes ist die Beschleunigung dieses Vorgangs durch die Ausnutzung hochparalleler Architekturen, insbesondere Graphical Processing Units. Zu diesem Zweck sollen Algorithmen und Datenstrukturen gefunden werden, die eine effiziente Aufteilung des Problems auf eine große Anzahl an Recheneinheiten erlauben.

 

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Fahrerassistenzsysteme

PARIS - PARallele Implementierungs-Strategien für das Hochautomatisierte Fahren

Bild zum Projekt PARIS - PARallele Implementierungs-Strategien für das Hochautomatisierte Fahren

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Jakob Arndt

Laufzeit:

04.2017 - 03.2020

Förderung durch:

BMBF

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt steht das Systemdesign von Fahrerassistenzsystemen vom Szenrio bis hin zur Architektur im Fokus. Es werden sowohl neuartige selbstlernende und Sensorfusions-Algorithmen, als auch eine innovtive Prozessorarchitektur entwickelt. Darüber hinaus werden Entwicklungsschritte für eingebettete MPSoC-Applikationen, wie Architektur-Mapping und Simulationsmethoden, entwickelt.

 

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ifuse - Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen

Bild zum Projekt ifuse - Intelligente Fusion von Radar- und Videosensoren für anspruchsvolle, hochautomatisierte Fahrsituationen

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Nicolai Behmann, M.Sc.

Laufzeit:

Mai 2017 - April 2020

Förderung durch:

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Kurzbeschreibung:

Im Rahmen des BMWi-geförderten Verbundprojekts ifuse werden Algorithmen und Architekturen zur Fusion von Sensorrohdaten auf niedriger Abstraktionsebene untersucht. Gegenüber bisherigen Fusionsverfahren auf Objektlistenebene ermöglicht die Sensordatenfusion auf Rohdatenebene eine robustere Klassifikation von Objekten und Erfassung des Fahrzeugumfeldes, auch wenn einzelne Sensoren durch Umwelteinflüsse beeinträchtigt sind. Grundlage der Sensordatenfusion auf Rohdatenebene bilden Signale von aktiven und passiven Fahrzeugsensoren (beispielsweise LIDAR, RADAR, Kamera, Ultraschall), welche nach einer minimalen Vorverarbeitung auf ein gemeinsames Koordinatensystem bezogen und in einem Umweltmodell verortet werden.

 

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Verlässliche Mobilität: Mobiler Mensch im Spannungsfeld zwischen Autonomie, Vernetzung und Security

Bild zum Projekt Verlässliche Mobilität: Mobiler Mensch im Spannungsfeld zwischen Autonomie, Vernetzung und Security

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

Die Mobilität der Zukunft basiert wesentlich auf dem hochautomatisierten Fahren und damit auf verlässlichen „Advanced Driver Assistance Systems“ (ADAS). Diese Fahrerassistenzsysteme benötigen eine zuverlässige Erfassung der Umwelt durch die Sensoren der Fahrzeuge, um die erforderliche Verlässlichkeit zu erreichen. Neben Radar- und Lidar-Sensoren verfügen moderne Fahrzeuge über eine Vielzahl von Kameras, die geometrische und semantische Informationen zur Umgebung bereitstellen. Diese verschiedenen Datenströme werden im Anschluss von Datenfusionsalgorithmen auf Fahrzeuginterner Hardware weiterverarbeitet. Zur Berechnung verlässlicher Ergebnisse muss das Gesamtsystem der Signalverarbeitung aus Hardware und Software verlässlich sein. Das Fachgebiet Architekturen und Systeme des IMS wird im Rahmen des Projektes „Mobiler Mensch“ zu diesen Teilaspekten eines Systems zur verlässlichen Datenverarbeitung forschen.

 

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Adaptive blendfreie HD-Scheinwerfer

Bild zum Projekt Adaptive blendfreie HD-Scheinwerfer

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Jens Schleusner, M.Sc.

Laufzeit:

2017-2019

Kurzbeschreibung:

In diesem Projekt werden Signalverarbeitungsalgorithmen für hochauflösende Scheinwerfer entworfen und echtzeitfähig auf verschiedenen Hardwareplattformen implementiert.

 

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Rekonfigurierbare Architekturen

TUKUTURI

Bild zum Projekt TUKUTURI

Leitung:

Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

M. Sc. Florian Giesemann

Laufzeit:

November 2011 - April 2013

Förderung durch:

Wege in die Forschung II

Kurzbeschreibung:

In dem TUKUTURI-Projekt wird die VHDL-Beschreibung einer für ASIC-Synthese optimierten soft core Prozessorarchitektur auf FPGAs übertragen und die Eignung spezieller Funktionseinheiten für spezifische Anwendungen hinsichtlich Performanz und Flächenbedarf untersucht.

 

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Systementwurf

BECCAL-I

Bild zum Projekt BECCAL-I

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Spindeldreier

Laufzeit:

August 2018 - Dezember 2019

Förderung durch:

"Nationales Raumfahrtprogramm" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Das Institut für Mikroelektronische Systeme unterstützt im Rahmen des bilateralen BECCAL-I Projekts von DLR und NASA den Aufbau einer Experimentplatform für atomoptische Experimete an Bord der Internationalen Raumstation (ISS). Dabei werden Plattformen und Algorithmen für die digitale Signalverarbeitung unter Weltraumbedingungen entwickelt und evaluiert.

 

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ZIM D-Sense - Entwicklung eines Testsystems zur Diagnostik sensomotorischer Regulationsfähigkeit für Sportler

Bild zum Projekt ZIM D-Sense - Entwicklung eines Testsystems zur Diagnostik sensomotorischer Regulationsfähigkeit für Sportler

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Fritz Webering, M. Sc. Niklas Rother

Laufzeit:

2017-2019

Förderung durch:

„Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines mobilen Diagnose-Systems zur Beurteilung der sensomotorischen Regulationsfähigkeit von Sportlern. Zu diesem Zweck soll ein System entwickelt werden, welches aus mehreren Messmodulen besteht und mit dem ein Sportler bzw. Trainer in der Lage ist, funktionelle Tests schnell und präzise durchzuführen. Dazu sollen die Messmodule je nach gewünschtem Test am und/oder außerhalb des Körpers des Sportlers positioniert werden. Je nach Test kommen unterschiedliche Entscheidungsalgorithmen zur Klassifikation und Auswertung zum Einsatz. Eine hinterlegte Datenbank ermöglicht dem Anwender die Interpretation der Testergebnisse und liefert Kennwerte im Sinne einer Risikoabschätzung für Verletzungen.

 

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Efficient Real-time Processing of EEG-Signals

Bild zum Projekt Efficient Real-time Processing of EEG-Signals

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume, Jun.-Prof. Dr.-Ing. G. Payá-Vayá

Bearbeitung:

Marc-Nils Wahalla, Dipl.-Ing.

Kurzbeschreibung:

Ein Brain-Computer-Interface (BCI) ist ein System, welches auf Basis von Messungen der Aktivität des Zentralnervensystems Signale zur Ansteuerung eines artifiziellen Systems erzeugt, um beispielsweise bestimmte Aufgaben des menschlichen Handelns zu ersetzen, verbessern oder ergänzen. Moderne BCIs basieren häufig auf der Dekodierung beziehungsweise Interpretation von EEG-Signalen, da entsprechende Systeme sowohl nicht-invasiv als auch kostengünstig verfügbar sind. Diese Sensoren erfassen eine Vielzahl unabhängiger, überlagerter Signale, die eine direkte Verwendung zur Ansteuerung eines digitalen Systems erschweren. Daher sind für jede Anwendung und entsprechende Anwendungsumgebungen speziell entwickelte und angepasste Algorithmen erforderlich. Im Rahmen dieses Projektes werden daher Methoden zur effizienten Echtzeitverarbeitung von EEG-Signalen untersucht. Das Institut für Mikroelektronische Systeme entwickelt hierfür ein Komplettsystem aus dedizierter, konfigurierbarer Hardware in Kombination mit einem speziell für die Verarbeitung von EEG-Signalen angepassten Signalverarbeitungs-Framework.

 

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Architekturen und Algorithmen für Hochtemperatur-Signalverarbeitung

Bild zum Projekt Architekturen und Algorithmen für Hochtemperatur-Signalverarbeitung

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. habil H. Blume

Bearbeitung:

M.Sc. Tobias Volkmar

Kurzbeschreibung:

In dem kooperativen Industrieprojekt entstehen zusammen mit der Firma Baker Hughes Architekturen für das Einsatzgebiet der Hochtemperatur-Elektronik. Ein besonderer Schwerpunkt ist hierbei die Erforschung von Kommunikations-Algorithmen für dieses Einsatzgebiet.

 

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QUANTUS IV - MAIUS

Bild zum Projekt QUANTUS IV - MAIUS

Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Holger Blume

Bearbeitung:

Dipl.-Ing. Christian Spindeldreier

Laufzeit:

August 2014 - Dezember 2021

Förderung durch:

"Nationales Raumfahrtprogramm" des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Kurzbeschreibung:

Das Institut für Mikroelektronische Systeme unterstützt im Rahmen des QUANTUS IV – MAIUS Verbundprojektes physikalische Experimente im Weltraum. Dabei werden Plattformen und Algorithmen für die digitale Signalverarbeitung unter Weltraumbedingungen entwickelt und evaluiert.

 

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