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|**Hochschule:**|`Technische Universität Freiberg`|
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|**Inhalte:**|`Realisierung grundlegender arithmetischer Operationen im Rechner`|
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|**Link auf GitHub:**|[https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_Softwareentwicklung/blob/master/11_Modell_CPU.md](https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_EingebetteteSysteme/blob/master/11_Modell_CPU.md)|
|**Hochschule:**|`Technische Universität Freiberg`|
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|**Inhalte:**|`Grundlagen und Verwendung des Analog-Digital-Wandlers`|
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|**Link auf GitHub:**|[https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_Softwareentwicklung/blob/master/14_ADC.md](https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_EingebetteteSysteme/blob/master/14_ADC.md)|
Wenn ein kontinuierliches Signal, das keine Frequenzkomponenten hat, die über einer Frequenz $f_c$ liegen mit einer Häufigkeit von größer $2f_c$ abgetatstet wird, kann das Originalsignal aus den gewonnenen Punkten unverzerrt rekonstruiert werden.
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Falls dieses Kriterium nicht eingehalten wird, entstehen nichtlineare Verzerrungen, die auch als Alias-Effekt bezeichnet werden (vgl. Python Beispiel). Die untere Grenze für eine Alias-freie Abtastung wird auch als _Nyquist-Rate_ bezeichnet.
@@ -359,7 +357,7 @@ Vorteil
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> **Merke:** Die Fehlerparameter hängen in starkem Maße von der Konfiguration des Wandlers (Sample Frequenz, Arbeitsbreite, Umgebungstemperatur) ab!
| **Hochschule:** | `Technische Universität Freiberg`
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|**Inhalte:**|`Konzepte und Nutzung von Timern und Interrupts`|
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|**Link auf GitHub:**|[https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_Softwareentwicklung/blob/master/15_TimerUndInterrupts.md](https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_EingebetteteSysteme/blob/master/15_TimerUndInterrupts.md)|
|**Hochschule:**|`Technische Universität Freiberg`|
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|**Inhalte:**|`Konzepte und Nutzung von Timern und Interrupts`|
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|**Link auf GitHub:**|[https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_Softwareentwicklung/blob/master/16_Aktoren.md](https://github.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_EingebetteteSysteme/blob/master/16_Aktoren.md)|
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