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In: Unterrichtsblätter / Deutsche Telekom AG. 53. 2000. 11. S. 618-634 (17 S.) Wo man hinblickt: Turbulenzen, Unvorhersagbarkeiten, Unregelmäßigkeiten – kurz Chaos. Ist unsere wissenschaftliche Sichtweise falsch, alle Vorgänge des Kosmos auf die Basis der Ordnung abzubilden? – Nein. Mit Chaos ist nicht Fehlen jeglicher Ordnung und völlig regelloses Durcheinander gemeint, sondern – auf Grund der Vernetztheit der vielen Elemente, die miteinander eine Wechselwirkung haben – die Unberechenbarkeit der Naturprozesse. Die Chaostheorie erlaubt durch die Modellierung weit auseinander liegende Problemfelder miteinander zu verknüpfen, um dann in einem Modell die Zusammenhänge erkennbar zu machen. Mit Hilfe der Chaostheorie werden gesellschaftliche Prozesse abgebildet und dann mit einer Simulation neue, globale Strategien erstellt, um kritische Systempunkte (Systemelemente) zu erkennen. Der nachfolgende Beitrag beschreibt die Modellierung am Beispiel der Multimedia-Dienste und gibt mit einem umfassenden Glossar eine Einführung in die Begrifflichkeiten der Chaostheorie. Die Chaostheorie ist die mathematisch-physikalische Theorie zur Beschreibung von Systemen, die zwar durch Gesetzmäßigkeiten determiniert sind, bei denen aber kleine Änderungen der Anfangsbedingungen ein exponentielles Anwachsen von Störungen bewirken. Das Verhalten derartiger Systeme führt zur Ausbildung chaotischer Strukturen und ist langfristig nicht vorhersagbar. Die Chaostheorie ist beispielsweise in der nichtlinearen Optik, bei chemischen Reaktionen und der Wettervorhersage anwendbar.
The Volatility Framework is a collection of tools for the analysis of computer RAM. The framework offers a multitude of analysis options and is used by many investigators worldwide. Volatility currently comes with a command line interface only, which might be a hinderer for some investigators to use the tool. In this paper we present a GUI and extensions for the Volatility Framework, which on the one hand simplify the usage of the tool and on the other hand offer additional functionality like storage of results in a database, shortcuts for long Volatility Framework command sequences, and entirely new commands based on correlation of data stored in the database.
Time-of-flight (ToF) sensors have become an alternative to conventional distance sensing techniques like laser scanners or image based stereo. ToF sensors provide full range distance information at high frame-rates and thus have a significant impact onto current research in areas like online object recognition, collision prevention or scene reconstruction. However, ToF cameras like the photonic mixer device (PMD) still exhibit a number of challenges regarding static and dynamic effects, e.g. systematic distance errors and motion artefacts, respectively. Sensor calibration techniques reducing static system errors have been proposed and show promising results. However, current calibration techniques in general need a large set of reference data in order to determine the corresponding parameters for the calibration model. This paper introduces a new calibration approach which combines different demodulation techniques for the ToF- camera 's reference signal. Examples show, that the resulting combined demodulation technique yields improved distance values based on only two required reference data sets.
Mobile Anwendungen nehmen mit der Verbreitung von Smartphones zu. Die Akzeptanz der Nutzer bestimmt den Erfolg solcher mobiler Applikationen dabei maßgeblich. Um diese Anerkennung zu schaffen, ist eine möglichst hohe Gebrauchstauglichkeit, auch Usability genannt, notwendig. Die Informationsbroschüre „Prototyping zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit mobiler Software“ richtet sich an Personen, die an der Gestaltung und entwicklung von (mobiler) Software beteiligt sind. In dieser Broschüre werden mögliche Potenziale im Bereich einer effizienten und benutzerzentrierten Software-Entwicklung aufgezeigt.
Für viele Zwecke ist es nützlich, von einem technischen System ein mathematisches Modell zu haben. Für Systeme, die sich durch eine Verzögerung höherer Ordnung mit oder ohne Ausgleich beschreiben lassen, wird ein Identifizierungsverfahren vorgestellt, das aus gemessenen Zeitfunktionen die Bestimmung einer Übertragungsfunktion ermöglicht. Die Systeme werden dabei durch Testsignale erregt. Die Modellkoeffizienten werden dann mit Hilfe eines Integrationsverfahrens aus dem Testsignal und der Antwort des Systems auf dieses Testsignal bestimmt. Ein praktisches Beispiel zeigt die Leistungsfähigkeit des Verfahrens.
Es wird von Gleichungen ausgegangen, mit denen die Modellkoeffizienten von Regelstrecken mit Ausgleich aus der gemessenen Sprungantwort ermittelt werden können. Die Übertragungsfunktion der Regelstrecke hat einen konstanten Zähler und ein Nennerpolynom. Unter der Annahme, daß die ideale und exakte Sprungantwort des Systems durch ein stochastisches Signal gestört wird, wird untersucht, wie die Fehler der ermittelten Modellkoeffizienten von Kennwerten des Störsignals und von der Meßzeit für die Sprungantwort abhängen. Durch eine Simulation auf dem Digitalrechner wurden die Ergebnisse kontrolliert. Es zeigt sich, daß durch eine Filterung der gestörten Sprungantwort über einen Tiefpaß keine Verbesserung der Analyseergebnisse erreicht werden kann, da das Identifizierungsverfahren eine glättende Eigenschaft hat.