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Course Type (SWS)
Lecture: 3 │ Exercise: 2 │ Lab: 0 │ Seminar: 0
Exam Number: ZKD 40001
Type of Lecture:

Presence lecture with beamer and service of e-learning platform Moodle, additionally voluntary computer exercises/tutorials.

Language: German
Cycle: SS
ECTS: 5
Exam Type

Written examination.

Written Exam (90 min.)
assigned Study Courses
assigned People
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Information
Beschreibung:

Die Lehrveranstaltung gibt eine systematische Einführung in die Programmierung mit einer ingenieurwissenschaftlichen Orientierung. In der Vorlesung wird die algorithmische Methodik eingeführt und deren prozedurale Umsetzung in MatLab vorgestellt (MatLab ist ein in den Ingenieurwissenschaften weit verbreitetes Werkzeug mit einer eigenen Programmiersprache eng an C/C++ angelehnt). Die Technik eines modularen und strukturierten Programmaufbaus wird an ausgewählten Beispielen demonstriert und eingeübt. Inhaltsübersicht:
- Einführung Informatik, Hardware und Software.
- Überblick MatLab, vordefinierte Operatoren und Funktionen.
- Algorithmen, Elementarschritte, Anweisungen, Kontrollfluss, Verschachtelung, Top-Down-, Bottom-Up-Vorgehensweise.
- Eigene MatLab-Funktionen, Skripte und Toolboxen.
- Boolesche Algebra, logische Ausdrücke, Verzweigungen im Kontrollfluss.
- Schleifen und Vektorisierung.
- Vektoren, Polynome, Matrizen, grundlegende Polynom-, Vektor- und Matrixoperationen.
- Zahlenkodierungen und Datentypen, Skalare, Felder, Zeichenketten, Strukturen, Tabellen, Zell-Felder.
- Lesen und Schreiben von Dateien.
- Zeit- und Speicherplatzaufwand, einfache Such- und Sortier- sowie numerische Verfahren.
- Visualisierung/Grafik mit 2D- und 3D-Plots.
- Einführung in die Bildverarbeitung über das RGB-Farbmodell.
- Einführung in die GUI-Programmierung.

Lernziele:

Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Elemente, Konzepte und Methoden der prozeduralen Programmierung. Sie haben das Werkzeug MatLab selbst verwendet, können kleinere Aufgaben selbst algorithmisch analysieren und lösen, ihre selbst entwickelten Algorithmen in der Programmiersprache von MatLab eigenständig implementieren sowie Ergebnisse in 2D Grafik visualisieren. Sie sind in der Lage, sich selbständig in ähnliche andere prozedurale Programmiersprachen und Werkzeuge einzuarbeiten (insbesondere C, Python, Octave, Scilab, gnuplot).

Literatur:
  • Stormy Attaway. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. Butterworth-Heinemann. 5. Edition. 2017. ISBN-13: 978-0128154793.
  • Ulrich Stein. Programmieren mit MATLAB: Programmiersprache, Grafische Benutzeroberflächen, Anwendungen. Carl Hanser Verlag. 6. Auflage. 2017. ISBN-13: 978-3446448643.
  • Angelika Bosl. Einführung in MATLAB/Simulink: Berechnung, Programmierung, Simulation. Carl Hanser Verlag. 2 Auflage. 2017. ISBN-13: 978-3446442696.
  • Craig S. Lent. Learning to Program with MATLAB: Building GUI Tools. John Wiley & Sons. 2013. ISBN-13: 978-0470936443.
  • Holly Moore. MATLAB for Engineers. Pearson Education. 5. Auflage. 2017. ISBN-13: 978-0134589640.
  • https://de.mathworks.com/products/matlab.html
  • https://www.gnu.org/software/octave/
  • https://www.scilab.org/
Vorleistung:

Grundkenntnisse aus der Analysis (Folgen, Reihen, Funktionen, Ableitungen, Integrale) und der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen, Polynome).

Infolink:
Bemerkung:
Description:

The course provides a systematic introduction into programming with an engineering orientation. In the lecture the algorithmic method is introduced and a procedural implementation based on MatLab is given (MatLab is a widely-used tool in engineering and includes a programming language closely related to C/C++). The technique of modular and structured program construction is shown and practiced given elected examples. Topics:
- Introduction Computer Science, hardware and software.
- Overview of MatLab, predefined operators and functions.
- Algorithms, elementary steps, statements, control flow, nesting, top-down-, bottom-up-strategy.
- Self-defined MatLab functions, scripts and toolboxes.
- Boolean Algebra, logical expressions, branching in control flow.
- Loops and vectorisation.
- Vektors, polynoms, matrices, basic polynom, vector and matrix operations.
- Number codings and data types, scalars, arrays, strings, structures, tables, cell-arrays.
- Reading and writing of files.
- Time and memory consumption, simple search, sorting and numerical methods.
- Visualisation/graphics with 2D and 3D plots.
- Introduction into image processing based on the RGB colour model.
- Introduction into GUI programming.

Learning Targets:

The students know and understand the basic elements, concepts and methods of procedural programming. They have used themselves MatLab and are able to algorithmically analyse and solve smaller tasks, can implement their own algorithms within MatLab as well as visualise results in 2D graphics. They are able to teach themselves similar other procedural programming languages and tools (especially C, Python, Octave, Scilab, gnuplot).

Literature:
  • Stormy Attaway. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. Butterworth-Heinemann. 5. Edition. 2017. ISBN-13: 978-0128154793.
  • Ulrich Stein. Programmieren mit MATLAB: Programmiersprache, Grafische Benutzeroberflächen, Anwendungen. Carl Hanser Verlag. 6. Auflage. 2017. ISBN-13: 978-3446448643.
  • Angelika Bosl. Einführung in MATLAB/Simulink: Berechnung, Programmierung, Simulation. Carl Hanser Verlag. 2 Auflage. 2017. ISBN-13: 978-3446442696.
  • Craig S. Lent. Learning to Program with MATLAB: Building GUI Tools. John Wiley & Sons. 2013. ISBN-13: 978-0470936443.
  • Holly Moore. MATLAB for Engineers. Pearson Education. 5. Auflage. 2017. ISBN-13: 978-0134589640.
  • https://de.mathworks.com/products/matlab.html
  • https://www.gnu.org/software/octave/
  • https://www.scilab.org/
Pre-Qualifications:

Basic knowledge from analysis (sequences, series, functions, derivations, integrals) and linear algebra (vectors, matrices, polynoms).

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Notice: