Mögliche Themen für dein Praxissemester oder deine Abschlussarbeit:
Themen im Bereich Wireless:
- Untersuchung des Energieverbrauchs moderner Funkchips für Bluetooth low energy technology (Praxissemester)
- Evaluierung von wireless wake up Lösungen für ultra low power devices
- Wireless Security: Analyse möglicher Angriffsmethoden und deren Abwehr im Umfeld Industrie 4.0
- Evaluierung der Leistungsfähigkeit von energieeffizienten Routing-Verfahren am Beispiel von Zenoh und Zephyr RTOS
- Erweiterung eines smarten Türschloßdemonstrators mit Bluetooth low energy, Ultra Wide Band und AI
- Evaluierung von ANT/ANT+ für ultra low power Anwendungen
- Evaluierung von GNSS basierten Präzisionszeitgebern in ultra low power Devices für Lokalisierungs/Ortungsanwendungen
- Untersuchung der Leistungsfähigkeit von Software Defined Radio baiserten Funktsystemen für Spezialanwendungen
Themen im Bereich Application:
- Entwicklung einer PC Software zur Anbindung und Steuerung einer hoch genauen Strommessplatine
- Migration von SW-Systemtests von proprietären Testframework zu pytest
Themen im Bereich Embedded:
- Microservices in embedded-Applikationen in der Logistikautomatisierung
- Performance-Vergleich verschiedener Datenbanksysteme für embedded-Geräte in der Logistikautomatisierung
- Entwicklung einer Demonstrationssoftware für eine ultra low power Entwicklungsplatine mit Energy Harvesting (Praxissemester)
- Evaluierung von alternativen Embedded Programmiersprachen auf Microcontrollern (zb. STM32F3) am Beispiel von Rust oder ZIG
- Online-Anzeige und Abschaltmechanismus für Geräte im lokalen Testaufbau
Themen im Bereich Hardware:
- Hardware Security: Analyse möglicher Side Channel Angriffsmethoden und deren Abwehr
- Entwicklung einer Entwicklungsplatine mit Ultra Wide Band und Bluetooth Konnektivität
Themen im Bereich Machine Learning / AI:
- Evaluierung von Microcontrollern mit AI Accelerator Peripherie
- Portierung und Optimierung von neuronalen Netzen auf FPGAs zum Beispiel als AI Accelerator für Edge/Embedded AI Systeme
- Optimierung von neuronalen Netzen für Microcontroller mit Knowledge distillation, Pruning und Quantization
- Untersuchung der Leistungsfähigkeit und Portierbarkeit von neuronalen Netzen mit CMSIS-NN für embedded/Edge AI Lösungen
Themen im Bereich FPGA:
- Mixed Signal Processing mit FPGA und VHDL für anwendungsspezifisches Chip Design
- Software Defined Radio Design mit FPGAs und VHDL zur Entwicklung Anwendungsspezifischer Funklösungen
- Optimierung von Regelungen und Digitalen Filtern für FPGAs
- Implementierung von Neuronalen Netzen und AI Algorithmen auf FPGAs in VHDL
- FPGA-basierte sensorlose Motorregelung mittels Model Predictive Control (MPC)
