Eine neue objektorientierte Analysetechnik für die Entwicklung von Audio-Inhaltsanalyse-Algorithmen

Die Entwicklung von Audioanalysealgorithmen ist eine klassische, funktionsorientierte Aufgabe. Trotzdem ist es sinnvoll, solche Algorithmen mit einer objektorientierten Programmiersprache wie C++ zu implementieren, insbesondere um die Wiederverwendung von Routinen durch andere Projektteilnehmer zu erleichtern. Eine klassische objektorientierte Analyse z.B. nach UMT nähert sich dem Problem jedoch aus der falschen Sicht: nämlich aus Datensicht, obwohl die Aufgabe in einer Modellierung von Funktionen besteht. Wir stellen hier eine geeignetere Modellierungstechnik vor, mit der wir sehr gute Resultate erzielt haben

Externe komprimierte Graphdarstellungen

In dieser Bachelorarbeit wird untersucht, inwiefern sich Graphdaten für Routenplaner komprimieren lassen und gleichzeitig kürzeste Wege effizient berechnet werden können. Motiviert wird dies insbesondere durch die weiterhin wachsende Größe des Kartenmaterials, was aus dem ständig verbesserten Detailgrad resultiert, als auch durch die Vergrößerung der geographischen Ausdehnung dieser Graphen. Erschwerend kommt hinzu, dass Speicher auf Geräten, welche häufig zur Routenplanung eingesetzt werden, auch heutzutage noch eine eingeschränkte Ressource darstellt. Ebenfalls sind Prozessoren in diesem Einsatzbereich eher auf Energieeffizienz ausgelegt und deshalb leistungsschwächer. Diese Arbeit soll erläutern, wie sich diese Herausforderungen durch die richtige Wahl von Algorithmen, Datenstrukturen und Techniken bewältigen lassen. Die gewählten Algorithmen und Datenstrukturen wurden in Java implementiert. Die Implementierung wurde mit unterschiedlichen Parametern für Kompression und dem Verhalten des Caching evaluiert, sowie interpretiert und in dieser Arbeit festgehalten

Generierung interaktiver Lerneinheiten aus visuellen Spezifikationen

In dieser Arbeit wurde der neue Ansatz VIDEA für die Lehre von Algorithmen und Datenstrukturen vorgestellt. VIDEA verbindet diejenigen Eigenschaften multimedialer Lehrwerkzeuge, die nach heutigem Kenntnisstand einen maximalen Lerneffekt ermöglichen, in den Bereichen Visualisierung, Interaktivität und aktivem Lernen auf konsequente und neuartige Weise. Um die Probleme ähnlich zielführender, bestehender Ansätze zu vermeiden, die oft auf einen kleinen Bereich von Datenstrukturen festgelegt sind oder dem nutzenden Dozenten unnötigen Mehraufwand bei der Erstellung oder Anpassung neuer Lerneinheiten verursachen, wurde in unserem Ansatz eine zweistufige Parametrisierbarkeit des Systems entworfen: Auf der ersten Stufe werden zu lerndene Datenstrukturen und Algorithmen inklusive Operationen visuell spezifiziert. Aus dieser Spezifikation wird in einem automatisierten Verfahren eine Lerneinheit generiert, die bereits ablauffähig ist und deren Verhalten auf der zweiten Stufe durch Konfiguration weiter konkretisiert wird. Auf diese Weise können durch Anpassung existierender Spezifikationen schnell neue Lerneinheiten mit den in VIDEA garantierten Eigenschaften zur Erreichung eines hohen Lerneffekts erstellt werden. Ebenso können durch Konfiguration einer bestehenden Lerneinheit weitere Varianten dieser Lerneinheit in anderen Lernszenarien genutzt werden

Grundkurs Praktische Informatik

I. Digitale Informationsverarbeitung 1. Historische Entwicklung 2. Algorithmenbegriff 3. Digitale Informationsdarstellung 4. Klassischer Digitalrechner 5. Daten- und Steuerstrukturen 6. Prozedurale Programmierung II. Programmierung und Programmiersprachen 1. Entwicklung der Programmiersprachen 2. Programmierparadigmen 3. Spezifikation und Verifikation von Programmen III. Algorithmen und Datenstrukturen 1. Effizienz und Komplexität 2. Graphen und Bäume 3. Suchverfahre