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	<title>eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden - Benutzerbeiträge [de]</title>
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	<subtitle>Benutzerbeiträge</subtitle>
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		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6274</id>
		<title>Computer</title>
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		<updated>2025-01-07T16:19:49Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; padding:10px;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6273</id>
		<title>Computer</title>
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		<updated>2025-01-07T16:19:29Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: solid; padding:10px;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6272</id>
		<title>Computer</title>
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		<updated>2025-01-07T16:18:59Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: solid; padding:50px;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6271</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6271"/>
		<updated>2025-01-07T16:17:46Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: solid; width:80%;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6270</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6270"/>
		<updated>2025-01-07T16:17:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: solid; width:80%;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6269</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6269"/>
		<updated>2025-01-07T16:13:34Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: filled;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen.&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6268</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6268"/>
		<updated>2025-01-07T16:12:58Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: dotted;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
{{{Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. }}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6267</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6267"/>
		<updated>2025-01-07T16:12:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
{{{Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. }}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
 border-style: dotted;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6266</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6266"/>
		<updated>2025-01-07T16:11:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;lt;div style=&amp;quot;background-color: #ddf5eb; border-style: dotted;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
{{{1}}}&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6265</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6265"/>
		<updated>2025-01-07T16:11:10Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Wie Computer Information repräsentieren==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Die Sprache von Computern==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6264</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6264"/>
		<updated>2025-01-07T16:05:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). '''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.'''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6263</id>
		<title>Computer</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6263"/>
		<updated>2025-01-07T16:05:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
''Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23). ''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates).  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
''Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert.''&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). &amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6262</id>
		<title>Grundbegriffe Mathematik</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6262"/>
		<updated>2024-09-02T15:28:41Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Mathematische Basisoperationen &amp;amp; Formeln lesen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Grundbausteine mathematischer Formeln sind Variablen und Konstanten. Sie werden durch Operationen in Verbindung gesetzt. Für bestimmte Ausdrücke werden außerdem Notationen genutzt, die Operationen und Beziehungen von mathematischen Elementen kompakt und standardisiert ausdrücken.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Zahlenmengen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zahlen können einer oder mehreren Mengen angehören. Die wichtigsten Zahlenmengen sind unten beschrieben. Um die Zugehörigkeit einer Zahl auszudrücken, verwendet man das Element-Zeichen &amp;amp;Element;, z.B. 5 &amp;amp;Element; N, gesprochen „fünf ist Element der natürlichen Zahlen“.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen:''' Natürliche Zahlen sind die beim Zählen verwendeten Zahlen. Sie sind ganzzahlig (d.h. sie enthalten keine Brüche oder Dezimalstellen) und positiv und beginnen bei eins. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;&amp;lt;sub&amp;gt;0&amp;lt;/sub&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen mit Null:''' Hier wird die Null in die Menge der natürlichen Zahlen eingeschlossen. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ganze Zahlen:''' Ganze Zahlen sind die Erweiterung der natürlichen Zahlen um ihre negativen Gegenzahlen. D.h. sie schließen alle positiven und negativen Zahlen ohne Bruch oder Dezimalstellen und die Null ein. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;integers;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Rationale Zahlen:''' Eine rationale Zahl ist eine reelle Zahl, die durch das Verhältnis von zwei ganzen Zahlen dargestellt werden kann, d.h. sie lassen sich als Bruch oder Dezimalzahl schreiben. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Irrationale Zahlen:''' Irrationale Zahlen sind die Menge von reellen, nicht-rationalen Zahlen. Sie sind nicht als Verhältnis zweier ganzer Zahlen darstellbar und werden als Dezimalzahlen mit einer nicht periodischen und unendlichen Anzahl von Dezimalstellen dargestellt. Beispiele sind π und die Eulersche Zahl. Das Formelzeichen der Irrationalen Zahlen ist &amp;amp;reals;\&amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Reelle Zahlen:''' Die reellen Zahlen sind die Erweiterung der rationalen Zahlen um die irrationalen Zahlen. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;reals;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Imaginäre Zahlen:''' Imaginäre Zahlen sind diejenigen komplexen Zahlen, deren Quadrate nicht positive reelle Zahlen sind. D.h. wenn aus einer nicht positiven reellen Zahl eine Wurzel gezogen wird, kommt dabei eine imaginäre Zahl heraus. Geschrieben werden diese Zahlen als Produkt der imaginären Einheit i mit einem reellen Faktor ''b''. Dabei gilt i = &amp;lt;span style=&amp;quot;white-space: nowrap&amp;quot;&amp;gt; &amp;amp;radic;&amp;lt;span style=&amp;quot;text-decoration:overline;&amp;quot;&amp;gt;&amp;amp;nbsp;-1&amp;amp;nbsp;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Komplexe Zahlen:''' Mit der Erweiterung der reellen Zahlen zu den komplexen Zahlen wechselt man von der Zahlengeraden zur Zahlenebene. Komplexe Zahlen werden als Summe ''a''+''b''∙i geschrieben, wobei ''a'' und ''b'' reelle Zahlen sind und i die imaginäre Einheit. In dieser Schreibweise gibt a den Wert des reellen Anteils der Zahl und ''b'' den Wert des imaginären Anteils der Zahl an. Man kann sie als Koordinaten auf der Zahlenebene verstehen. Das Formelzeichen der komplexen Zahlen ist &amp;amp;complexes;. Mehr findet sich auf der Seite [[Komplexe Zahlen|Komplexe Zahlen]] innerhalb dieses Mediawikis.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Zahlenmengen.PNG|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Notationen (Auswahl)==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Vergleichsoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert gleich sind und wird durch das Zeichen = repräsentiert, das zwischen den gleichen Ausdrücken steht&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ungleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert ungleich sind und wird durch das Zeichen &amp;amp;ne; repräsentiert, das zwischen den ungleichen Ausdrücken steht &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner als:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;gt; größer (&amp;lt; kleiner) ist als der rechts des Zeichens&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner gleich:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;amp;ge; größer (&amp;amp;le; kleiner) oder gleich dem rechten Ausdruck ist&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Rechenoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Addition:''' Zählt einen Summanden zum anderen hinzu. Das Ergebnis ist die Summe. Das Zeichen ist +&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Subtraktion:''' Zieht den Subtrahenden (rechte Zahl) vom Minuenden (linke Zahl) ab. Das Ergebnis ist die Differenz. Das Zeichen ist -&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Multiplikation:''' Bedeutet das Vervielfachen des einen Faktors um den Wert des anderen. Das Ergebnis ist das Produkt. Das Zeichen ist &amp;amp;#183; oder manchmal &amp;amp;#xd7;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Division:''' Teilt den Zähler bzw. Dividend (obere/linke Zahl) durch den Nenner bzw. Divisor (untere/rechte Zahl). Das Ergebnis ist der Quotient. Das Zeichen ist &amp;amp;div; oder als Bruchschreibweise z.B. &amp;amp;frac14;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Modulo:''' Modulo berechnet den Rest bei einer Division der Zahl ''a'' durch die Zahl ''b''. Häufiger beim Programmieren genutzt. Die Schreibweise ist mod(''a'',''b''), z.B. mod(2,5) = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Summe:''' Steht für die Summe mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Summen von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;sum;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\sum_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} + 5x_{2} + 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Produkt:''' Steht für das Produkt mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Produkte von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;prod;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\prod_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} \cdot 5x_{2} \cdot 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Potenzieren:''' Die Basis wird wiederholt multipliziert, die Schreibweise ist ''a''&amp;lt;sup&amp;gt;''b''&amp;lt;/sup&amp;gt;. Wie oft dabei die Basis (''a'') als Faktor steht, wird durch den Exponenten (''b'') bestimmt. Z.B. 5&amp;lt;sup&amp;gt;3&amp;lt;/sup&amp;gt; = 5 &amp;amp;#183; 5 &amp;amp;#183; 5&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Logarithmus:''' Der Logarithmus, geschrieben ''b'' = log&amp;lt;sub&amp;gt;''a''&amp;lt;/sub&amp;gt;''c'', gibt den Exponenten (''b'') an, mit dem man eine Basis (''a'') potenzieren muss, um den Numerus (''c'') zu erhalten. Z.B. 3 = log&amp;lt;sub&amp;gt;5&amp;lt;/sub&amp;gt;125&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wurzel:''' Das Wurzelziehen (auch Radizieren) ist die Umkehrung des Potenzierens und ermittelt die Basis ''a'' aus einer mit ''b'' potenzierten Zahl ''c'', in der Form &amp;lt;math&amp;gt;a = \sqrt[b]{c}&amp;lt;/math&amp;gt;, wie zum Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt[3]{125}&amp;lt;/math&amp;gt;. Bei einer Quadratwurzel (''b'' = 2), wird der Exponent häufig freigelassen, z.B. &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt{25}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Fakultät:''' Die Fakultät einer Zahl ist das Produkt aller positiven natürlichen Zahlen, die kleiner oder gleich dieser Zahl sind&lt;br /&gt;
**Beispiel: 5!= 5 &amp;amp;#183; 4 &amp;amp;#183; 3 &amp;amp;#183; 2 &amp;amp;#183; 1 = 120&lt;br /&gt;
**ein Spezialfall ist 0! = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Binomialkoeffizient:''' Der Binomialkoeffizient  ‎&amp;lt;math&amp;gt;\binom{N}{k}&amp;lt;/math&amp;gt; (gesprochen „''n'' über ''k''“) gibt an wie viele Kombinationen einer Anzahl von ''k'' Objekten aus einer Menge von ''n'' voneinander unterscheidbaren Objekten gezogen werden kann, ohne die Reihenfolge zu beachten und ohne Zurücklegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Betrag:''' Der Betrag einer Zahl ist ihr Abstand zu null. Auch: Absolutwert oder Absolutbetrag. Geschrieben wird er als |''x''|, z.B. |-5.54| = 5.54&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ableitung:''' Die (erste) Ableitung oder Differentiation einer Funktion bildet die Steigung der Funktion ab. Eine Zusammenfassung mit Ableitungsregeln und Sonderfällen findet sich in der [https://de.wikipedia.org/wiki/Differentialrechnung#Ableitungsberechnung deutschsprachigen Wikipedia]. Notiert wird die Ableitung einer Funktion  häufig als &amp;lt;math&amp;gt;f'(x)&amp;lt;/math&amp;gt; (Lagrange-Notation) oder &amp;lt;math&amp;gt;\frac{d f(x)}{dx}&amp;lt;/math&amp;gt; (Leibniz-Notation, gesprochen &amp;quot;d f von x nach d x&amp;quot;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Integral:''' Integral ist ein Oberbegriff für bestimmte und unbestimmte Integrale. &lt;br /&gt;
** Das '''bestimmte Integral''' einer Funktion ''f'' ist eine Zahl und wird bestimmt genannt, weil es das Integral einer Funktion in einem gegebenen Intervall ist. Zum Beispiel ergibt das Integral einer reellen Funktion ''f''(''x'') im Intervall ''a &amp;amp;le; x &amp;amp;le; b'' die Fläche unter dem Funktionsgraphen von ''f''(''x'') in den Intervallgrenzen ''a'' und ''b'' an. Funktionsabschnitte, bei denen ''f''(''x'') &amp;lt; 0 ist, werden negativ in die Flächenberechnung gezählt. Dabei schreibt man &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**Das unbestimmte Intervall einer Funktion ''f'' ist ihre Stammfunktion ''F''. Die erste Ableitung von ''F'' ist ''f''. Aufgrund der o.g. Ableitungsregeln hat eine Funktion ''f'' nicht eine einzige Stammfunktion, sondern viele. Beispielsweise sind &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 5&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 470&amp;lt;/math&amp;gt; Stammfunktionen von &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = 2x&amp;lt;/math&amp;gt;, da Summanden, die nicht die Variable x enthalten, in der Ableitung wegfallen. Die Stammfunktion wird benötigt, um bestimmte Integrale einer Funktion zu berechnen. Dabei gilt &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) = F(b) - F(a) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei die rechte Seite verkürzt notiert werden kann als &amp;lt;math&amp;gt;[F(x)]_a^b&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe der Logik und logische Operatoren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Proposition:''' eine Aussage oder ein Satz, der wahr oder falsch sein kann, aber nicht beides gleichzeitig. Damit ist die Proposition ein Grundbaustein für die Untersuchung logischer Argumente und Schlussfolgerungen. Das bedeutet, dass jede Proposition eine klare Bedeutung hat, die entweder wahr oder falsch ist, aber nicht beides zugleich. Propositionen werden oft mit Buchstaben wie ''p'', ''q'', ''r'' usw. symbolisiert, um in komplexeren logischen Ausdrücken verwendet zu werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitswert''': ein logischer Wert, der angibt, ob eine Aussage wahr oder falsch ist, oft mit ''w'' und ''f'' oder ''t'' und ''f'' (true/false) abgekürzt. Wenn man von diesen zwei Wahrheitswerten, also wahr oder falsch ausgeht, spricht man von zweiwertiger Logik. Der Wahrheitswert einer Aussage ist abhängig vom Kontext und den zugrundeliegenden Annahmen oder Prämissen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Verbindung:''' Operator, der Aussagen miteinander verknüpft. Damit können neue Aussagen gebildet und Beziehungen zwischen Aussagen untersucht werden. &lt;br /&gt;
**Konjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;UND&amp;quot;. Eine Konjunktion ist wahr, wenn beide Aussagen, die sie verknüpft, wahr sind, ansonsten ist sie falsch (false). Ihr Symbol ist &amp;amp;and;&lt;br /&gt;
**Disjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;ODER&amp;quot;. Eine Disjunktion ist wahr, wenn mindestens eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist; Sie ist nur dann falsch, wenn beide Aussagen falsch sind; ihr Symbol ist &amp;amp;or;&lt;br /&gt;
***exklusive Disjunktion: ist wahr, wenn genau eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist, und falsch, wenn beide Aussagen gleichzeitig wahr oder beide gleichzeitig falsch sind. Häufig wird sie mit &amp;amp;#8891; symbolisiert.&lt;br /&gt;
**Implikation: eine logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der die Wahrheit der ersten Aussage die Wahrheit der zweiten Aussage bestimmt. Die Implikation wird oft mit &amp;quot;wenn..., dann...&amp;quot; ausgedrückt. Ihr Symbol ist &amp;amp;rarr;&lt;br /&gt;
**Äquivalenz: eine gegenseitige logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der beide Aussagen entweder gleichzeitig wahr oder gleichzeitig falsch sind. Eine Äquivalenz zwischen zwei Aussagen wird oft mit dem Begriff &amp;quot;wenn und nur wenn&amp;quot; oder &amp;quot;genau dann, wenn&amp;quot; ausgedrückt. Sie bedeutet, dass die Wahrheit der einen Aussage die Wahrheit der anderen impliziert und umgekehrt. Ihr Symbol ist &amp;amp;hArr;&lt;br /&gt;
**Negation: die Verneinung einer Aussage. Sie wird verwendet, um eine Aussage in ihre entgegengesetzte Form umzuwandeln. Ihr Symbol ist &amp;amp;not;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitstabelle:''' Methode in der Logik, um alle möglichen Wahrheitswerte einer logischen Verbindung oder Funktion systematisch darzustellen. Sie zeigt alle Kombinationen von Wahrheitswerten für die beteiligten Aussagen und gibt den resultierenden Wahrheitswert der Verbindung an.&lt;br /&gt;
**Man identifiziert zuerst alle relevanten Propositionen oder Variablen und jede mögliche Kombination der Wahrheitswerte dieser Propositionen. Bei ''n'' Propositionen gibt es &amp;lt;math&amp;gt;2^{n}&amp;lt;/math&amp;gt; Kombinationen von Wahrheitswerten&lt;br /&gt;
**Für die einzelnen Kombinationen wird jeweils der Wahrheitswert errechnet und tabellarisch abgetragen&lt;br /&gt;
**Beispiel: Es gilt für die Aussagen ''p'' und ''q'' die Konjunktion ''p''&amp;amp;and;''q'', das heißt, die Konjunktion wird dann wahr, wenn ''p'' und ''q'' wahr sind. Die Wahrheitstabelle für diesen Fall könnte sein:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;margin:auto&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+ Wahrheitstabelle für ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! ''p'' !! ''q'' !! ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || w || w&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || f || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || w || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || f || f&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gültigkeit &amp;amp; Korrektheit'''&lt;br /&gt;
**Die Gültigkeit eines Arguments oder einer logischen Formel sagt aus, ob die Schlussfolgerung aus den gegebenen Prämissen logisch folgt, sie ist also eine Aussage über die Struktur des Arguments. Die Schlussfolgerung eines gültigen Arguments muss wahr sein, wenn seine Prämissen wahr sind, unabhängig vom tatsächlichen Wahrheitsgehalt der Prämissen oder Schlussfolgerung.&lt;br /&gt;
**Die Korrektheit eines Arguments betrifft die Wahrheit der Prämissen und der Schlussfolgerung. Ein korrektes Argument ist, wenn die Prämissen wahr sind und auch die Schlussfolgerung wahr ist. Ein korrektes Argument ist also immer gültig, aber ein gültiges Argument nicht zwingend korrekt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Schlussregeln''': methodische Vorgehensweisen, um aus gegebenen Prämissen logisch gültige Schlussfolgerungen zu ziehen&lt;br /&gt;
**Modus ponens (Befolgung): Wenn ''p'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Modus tollens (Verneinung): Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q'' falsch ist, dann ist ''p'' falsch&lt;br /&gt;
**Hypothetischer Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr.&lt;br /&gt;
**Disjunktiver Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und &amp;amp;not;''p'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Konjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist und ''q'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr ist, dann sind ''p'' und ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Disjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''r'' wahr.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Quantor/Quantifikator:''' Ausdruck, der angibt, wie viele oder welche Elemente einer Menge eine bestimmte Eigenschaft erfüllen. Die zwei grundlegensten Quantoren sind: &lt;br /&gt;
**Allquantor: sagt aus, dass eine bestimmte Eigenschaft für alle Elemente einer Menge gilt; Symbol: &amp;amp;forall;&lt;br /&gt;
**Existenzquantor: sagt aus, dass es mindestens ein Element in einer Menge gibt, für das eine bestimmte Eigenschaft gilt; Symbol: &amp;amp;exist;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6261</id>
		<title>Grundbegriffe Mathematik</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6261"/>
		<updated>2024-09-02T15:28:08Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Mathematische Basisoperationen &amp;amp; Formeln lesen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Grundbausteine mathematischer Formeln sind Variablen und Konstanten. Sie werden durch Operationen in Verbindung gesetzt. Für bestimmte Ausdrücke werden außerdem Notationen genutzt, die Operationen und Beziehungen von mathematischen Elementen kompakt und standardisiert ausdrücken.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Zahlenmengen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zahlen können einer oder mehreren Mengen angehören. Die wichtigsten Zahlenmengen sind unten beschrieben. Um die Zugehörigkeit einer Zahl auszudrücken, verwendet man das Element-Zeichen &amp;amp;Element;, z.B. 5 &amp;amp;Element; N, gesprochen „fünf ist Element der natürlichen Zahlen“.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen:''' Natürliche Zahlen sind die beim Zählen verwendeten Zahlen. Sie sind ganzzahlig (d.h. sie enthalten keine Brüche oder Dezimalstellen) und positiv und beginnen bei eins. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;&amp;lt;sub&amp;gt;0&amp;lt;/sub&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen mit Null:''' Hier wird die Null in die Menge der natürlichen Zahlen eingeschlossen. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ganze Zahlen:''' Ganze Zahlen sind die Erweiterung der natürlichen Zahlen um ihre negativen Gegenzahlen. D.h. sie schließen alle positiven und negativen Zahlen ohne Bruch oder Dezimalstellen und die Null ein. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;integers;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Rationale Zahlen:''' Eine rationale Zahl ist eine reelle Zahl, die durch das Verhältnis von zwei ganzen Zahlen dargestellt werden kann, d.h. sie lassen sich als Bruch oder Dezimalzahl schreiben. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Irrationale Zahlen:''' Irrationale Zahlen sind die Menge von reellen, nicht-rationalen Zahlen. Sie sind nicht als Verhältnis zweier ganzer Zahlen darstellbar und werden als Dezimalzahlen mit einer nicht periodischen und unendlichen Anzahl von Dezimalstellen dargestellt. Beispiele sind π und die Eulersche Zahl. Das Formelzeichen der Irrationalen Zahlen ist &amp;amp;reals;\&amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Reelle Zahlen:''' Die reellen Zahlen sind die Erweiterung der rationalen Zahlen um die irrationalen Zahlen. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;reals;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Imaginäre Zahlen:''' Imaginäre Zahlen sind diejenigen komplexen Zahlen, deren Quadrate nicht positive reelle Zahlen sind. D.h. wenn aus einer nicht positiven reellen Zahl eine Wurzel gezogen wird, kommt dabei eine imaginäre Zahl heraus. Geschrieben werden diese Zahlen als Produkt der imaginären Einheit i mit einem reellen Faktor ''b''. Dabei gilt i = &amp;lt;span style=&amp;quot;white-space: nowrap&amp;quot;&amp;gt; &amp;amp;radic;&amp;lt;span style=&amp;quot;text-decoration:overline;&amp;quot;&amp;gt;&amp;amp;nbsp;-1&amp;amp;nbsp;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Komplexe Zahlen:''' Mit der Erweiterung der reellen Zahlen zu den komplexen Zahlen wechselt man von der Zahlengeraden zur Zahlenebene. Komplexe Zahlen werden als Summe ''a''+''b''∙i geschrieben, wobei ''a'' und ''b'' reelle Zahlen sind und i die imaginäre Einheit. In dieser Schreibweise gibt a den Wert des reellen Anteils der Zahl und ''b'' den Wert des imaginären Anteils der Zahl an. Man kann sie als Koordinaten auf der Zahlenebene verstehen. Das Formelzeichen der komplexen Zahlen ist &amp;amp;complexes;. Mehr findet sich auf der Seite [[Komplexe Zahlen|Komplexe Zahlen]] innerhalb dieses Mediawikis.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zahlenmengen.PNG&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Notationen (Auswahl)==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Vergleichsoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert gleich sind und wird durch das Zeichen = repräsentiert, das zwischen den gleichen Ausdrücken steht&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ungleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert ungleich sind und wird durch das Zeichen &amp;amp;ne; repräsentiert, das zwischen den ungleichen Ausdrücken steht &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner als:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;gt; größer (&amp;lt; kleiner) ist als der rechts des Zeichens&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner gleich:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;amp;ge; größer (&amp;amp;le; kleiner) oder gleich dem rechten Ausdruck ist&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Rechenoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Addition:''' Zählt einen Summanden zum anderen hinzu. Das Ergebnis ist die Summe. Das Zeichen ist +&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Subtraktion:''' Zieht den Subtrahenden (rechte Zahl) vom Minuenden (linke Zahl) ab. Das Ergebnis ist die Differenz. Das Zeichen ist -&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Multiplikation:''' Bedeutet das Vervielfachen des einen Faktors um den Wert des anderen. Das Ergebnis ist das Produkt. Das Zeichen ist &amp;amp;#183; oder manchmal &amp;amp;#xd7;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Division:''' Teilt den Zähler bzw. Dividend (obere/linke Zahl) durch den Nenner bzw. Divisor (untere/rechte Zahl). Das Ergebnis ist der Quotient. Das Zeichen ist &amp;amp;div; oder als Bruchschreibweise z.B. &amp;amp;frac14;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Modulo:''' Modulo berechnet den Rest bei einer Division der Zahl ''a'' durch die Zahl ''b''. Häufiger beim Programmieren genutzt. Die Schreibweise ist mod(''a'',''b''), z.B. mod(2,5) = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Summe:''' Steht für die Summe mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Summen von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;sum;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\sum_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} + 5x_{2} + 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Produkt:''' Steht für das Produkt mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Produkte von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;prod;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\prod_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} \cdot 5x_{2} \cdot 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Potenzieren:''' Die Basis wird wiederholt multipliziert, die Schreibweise ist ''a''&amp;lt;sup&amp;gt;''b''&amp;lt;/sup&amp;gt;. Wie oft dabei die Basis (''a'') als Faktor steht, wird durch den Exponenten (''b'') bestimmt. Z.B. 5&amp;lt;sup&amp;gt;3&amp;lt;/sup&amp;gt; = 5 &amp;amp;#183; 5 &amp;amp;#183; 5&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Logarithmus:''' Der Logarithmus, geschrieben ''b'' = log&amp;lt;sub&amp;gt;''a''&amp;lt;/sub&amp;gt;''c'', gibt den Exponenten (''b'') an, mit dem man eine Basis (''a'') potenzieren muss, um den Numerus (''c'') zu erhalten. Z.B. 3 = log&amp;lt;sub&amp;gt;5&amp;lt;/sub&amp;gt;125&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wurzel:''' Das Wurzelziehen (auch Radizieren) ist die Umkehrung des Potenzierens und ermittelt die Basis ''a'' aus einer mit ''b'' potenzierten Zahl ''c'', in der Form &amp;lt;math&amp;gt;a = \sqrt[b]{c}&amp;lt;/math&amp;gt;, wie zum Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt[3]{125}&amp;lt;/math&amp;gt;. Bei einer Quadratwurzel (''b'' = 2), wird der Exponent häufig freigelassen, z.B. &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt{25}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Fakultät:''' Die Fakultät einer Zahl ist das Produkt aller positiven natürlichen Zahlen, die kleiner oder gleich dieser Zahl sind&lt;br /&gt;
**Beispiel: 5!= 5 &amp;amp;#183; 4 &amp;amp;#183; 3 &amp;amp;#183; 2 &amp;amp;#183; 1 = 120&lt;br /&gt;
**ein Spezialfall ist 0! = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Binomialkoeffizient:''' Der Binomialkoeffizient  ‎&amp;lt;math&amp;gt;\binom{N}{k}&amp;lt;/math&amp;gt; (gesprochen „''n'' über ''k''“) gibt an wie viele Kombinationen einer Anzahl von ''k'' Objekten aus einer Menge von ''n'' voneinander unterscheidbaren Objekten gezogen werden kann, ohne die Reihenfolge zu beachten und ohne Zurücklegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Betrag:''' Der Betrag einer Zahl ist ihr Abstand zu null. Auch: Absolutwert oder Absolutbetrag. Geschrieben wird er als |''x''|, z.B. |-5.54| = 5.54&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ableitung:''' Die (erste) Ableitung oder Differentiation einer Funktion bildet die Steigung der Funktion ab. Eine Zusammenfassung mit Ableitungsregeln und Sonderfällen findet sich in der [https://de.wikipedia.org/wiki/Differentialrechnung#Ableitungsberechnung deutschsprachigen Wikipedia]. Notiert wird die Ableitung einer Funktion  häufig als &amp;lt;math&amp;gt;f'(x)&amp;lt;/math&amp;gt; (Lagrange-Notation) oder &amp;lt;math&amp;gt;\frac{d f(x)}{dx}&amp;lt;/math&amp;gt; (Leibniz-Notation, gesprochen &amp;quot;d f von x nach d x&amp;quot;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Integral:''' Integral ist ein Oberbegriff für bestimmte und unbestimmte Integrale. &lt;br /&gt;
** Das '''bestimmte Integral''' einer Funktion ''f'' ist eine Zahl und wird bestimmt genannt, weil es das Integral einer Funktion in einem gegebenen Intervall ist. Zum Beispiel ergibt das Integral einer reellen Funktion ''f''(''x'') im Intervall ''a &amp;amp;le; x &amp;amp;le; b'' die Fläche unter dem Funktionsgraphen von ''f''(''x'') in den Intervallgrenzen ''a'' und ''b'' an. Funktionsabschnitte, bei denen ''f''(''x'') &amp;lt; 0 ist, werden negativ in die Flächenberechnung gezählt. Dabei schreibt man &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**Das unbestimmte Intervall einer Funktion ''f'' ist ihre Stammfunktion ''F''. Die erste Ableitung von ''F'' ist ''f''. Aufgrund der o.g. Ableitungsregeln hat eine Funktion ''f'' nicht eine einzige Stammfunktion, sondern viele. Beispielsweise sind &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 5&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 470&amp;lt;/math&amp;gt; Stammfunktionen von &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = 2x&amp;lt;/math&amp;gt;, da Summanden, die nicht die Variable x enthalten, in der Ableitung wegfallen. Die Stammfunktion wird benötigt, um bestimmte Integrale einer Funktion zu berechnen. Dabei gilt &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) = F(b) - F(a) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei die rechte Seite verkürzt notiert werden kann als &amp;lt;math&amp;gt;[F(x)]_a^b&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe der Logik und logische Operatoren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Proposition:''' eine Aussage oder ein Satz, der wahr oder falsch sein kann, aber nicht beides gleichzeitig. Damit ist die Proposition ein Grundbaustein für die Untersuchung logischer Argumente und Schlussfolgerungen. Das bedeutet, dass jede Proposition eine klare Bedeutung hat, die entweder wahr oder falsch ist, aber nicht beides zugleich. Propositionen werden oft mit Buchstaben wie ''p'', ''q'', ''r'' usw. symbolisiert, um in komplexeren logischen Ausdrücken verwendet zu werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitswert''': ein logischer Wert, der angibt, ob eine Aussage wahr oder falsch ist, oft mit ''w'' und ''f'' oder ''t'' und ''f'' (true/false) abgekürzt. Wenn man von diesen zwei Wahrheitswerten, also wahr oder falsch ausgeht, spricht man von zweiwertiger Logik. Der Wahrheitswert einer Aussage ist abhängig vom Kontext und den zugrundeliegenden Annahmen oder Prämissen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Verbindung:''' Operator, der Aussagen miteinander verknüpft. Damit können neue Aussagen gebildet und Beziehungen zwischen Aussagen untersucht werden. &lt;br /&gt;
**Konjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;UND&amp;quot;. Eine Konjunktion ist wahr, wenn beide Aussagen, die sie verknüpft, wahr sind, ansonsten ist sie falsch (false). Ihr Symbol ist &amp;amp;and;&lt;br /&gt;
**Disjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;ODER&amp;quot;. Eine Disjunktion ist wahr, wenn mindestens eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist; Sie ist nur dann falsch, wenn beide Aussagen falsch sind; ihr Symbol ist &amp;amp;or;&lt;br /&gt;
***exklusive Disjunktion: ist wahr, wenn genau eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist, und falsch, wenn beide Aussagen gleichzeitig wahr oder beide gleichzeitig falsch sind. Häufig wird sie mit &amp;amp;#8891; symbolisiert.&lt;br /&gt;
**Implikation: eine logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der die Wahrheit der ersten Aussage die Wahrheit der zweiten Aussage bestimmt. Die Implikation wird oft mit &amp;quot;wenn..., dann...&amp;quot; ausgedrückt. Ihr Symbol ist &amp;amp;rarr;&lt;br /&gt;
**Äquivalenz: eine gegenseitige logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der beide Aussagen entweder gleichzeitig wahr oder gleichzeitig falsch sind. Eine Äquivalenz zwischen zwei Aussagen wird oft mit dem Begriff &amp;quot;wenn und nur wenn&amp;quot; oder &amp;quot;genau dann, wenn&amp;quot; ausgedrückt. Sie bedeutet, dass die Wahrheit der einen Aussage die Wahrheit der anderen impliziert und umgekehrt. Ihr Symbol ist &amp;amp;hArr;&lt;br /&gt;
**Negation: die Verneinung einer Aussage. Sie wird verwendet, um eine Aussage in ihre entgegengesetzte Form umzuwandeln. Ihr Symbol ist &amp;amp;not;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitstabelle:''' Methode in der Logik, um alle möglichen Wahrheitswerte einer logischen Verbindung oder Funktion systematisch darzustellen. Sie zeigt alle Kombinationen von Wahrheitswerten für die beteiligten Aussagen und gibt den resultierenden Wahrheitswert der Verbindung an.&lt;br /&gt;
**Man identifiziert zuerst alle relevanten Propositionen oder Variablen und jede mögliche Kombination der Wahrheitswerte dieser Propositionen. Bei ''n'' Propositionen gibt es &amp;lt;math&amp;gt;2^{n}&amp;lt;/math&amp;gt; Kombinationen von Wahrheitswerten&lt;br /&gt;
**Für die einzelnen Kombinationen wird jeweils der Wahrheitswert errechnet und tabellarisch abgetragen&lt;br /&gt;
**Beispiel: Es gilt für die Aussagen ''p'' und ''q'' die Konjunktion ''p''&amp;amp;and;''q'', das heißt, die Konjunktion wird dann wahr, wenn ''p'' und ''q'' wahr sind. Die Wahrheitstabelle für diesen Fall könnte sein:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;margin:auto&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+ Wahrheitstabelle für ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! ''p'' !! ''q'' !! ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || w || w&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || f || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || w || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || f || f&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gültigkeit &amp;amp; Korrektheit'''&lt;br /&gt;
**Die Gültigkeit eines Arguments oder einer logischen Formel sagt aus, ob die Schlussfolgerung aus den gegebenen Prämissen logisch folgt, sie ist also eine Aussage über die Struktur des Arguments. Die Schlussfolgerung eines gültigen Arguments muss wahr sein, wenn seine Prämissen wahr sind, unabhängig vom tatsächlichen Wahrheitsgehalt der Prämissen oder Schlussfolgerung.&lt;br /&gt;
**Die Korrektheit eines Arguments betrifft die Wahrheit der Prämissen und der Schlussfolgerung. Ein korrektes Argument ist, wenn die Prämissen wahr sind und auch die Schlussfolgerung wahr ist. Ein korrektes Argument ist also immer gültig, aber ein gültiges Argument nicht zwingend korrekt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Schlussregeln''': methodische Vorgehensweisen, um aus gegebenen Prämissen logisch gültige Schlussfolgerungen zu ziehen&lt;br /&gt;
**Modus ponens (Befolgung): Wenn ''p'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Modus tollens (Verneinung): Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q'' falsch ist, dann ist ''p'' falsch&lt;br /&gt;
**Hypothetischer Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr.&lt;br /&gt;
**Disjunktiver Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und &amp;amp;not;''p'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Konjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist und ''q'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr ist, dann sind ''p'' und ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Disjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''r'' wahr.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Quantor/Quantifikator:''' Ausdruck, der angibt, wie viele oder welche Elemente einer Menge eine bestimmte Eigenschaft erfüllen. Die zwei grundlegensten Quantoren sind: &lt;br /&gt;
**Allquantor: sagt aus, dass eine bestimmte Eigenschaft für alle Elemente einer Menge gilt; Symbol: &amp;amp;forall;&lt;br /&gt;
**Existenzquantor: sagt aus, dass es mindestens ein Element in einer Menge gibt, für das eine bestimmte Eigenschaft gilt; Symbol: &amp;amp;exist;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
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		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Zahlenmengen.PNG&amp;diff=6260</id>
		<title>Datei:Zahlenmengen.PNG</title>
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		<updated>2024-09-02T15:27:35Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6259</id>
		<title>Grundbegriffe Mathematik</title>
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		<updated>2024-09-02T15:18:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Mathematische Basisoperationen &amp;amp; Formeln lesen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Grundbausteine mathematischer Formeln sind Variablen und Konstanten. Sie werden durch Operationen in Verbindung gesetzt. Für bestimmte Ausdrücke werden außerdem Notationen genutzt, die Operationen und Beziehungen von mathematischen Elementen kompakt und standardisiert ausdrücken.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Zahlenmengen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zahlen können einer oder mehreren Mengen angehören. Die wichtigsten Zahlenmengen sind unten beschrieben. Um die Zugehörigkeit einer Zahl auszudrücken, verwendet man das Element-Zeichen &amp;amp;Element;, z.B. 5 &amp;amp;Element; N, gesprochen „fünf ist Element der natürlichen Zahlen“.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen:''' Natürliche Zahlen sind die beim Zählen verwendeten Zahlen. Sie sind ganzzahlig (d.h. sie enthalten keine Brüche oder Dezimalstellen) und positiv und beginnen bei eins. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;&amp;lt;sub&amp;gt;0&amp;lt;/sub&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen mit Null:''' Hier wird die Null in die Menge der natürlichen Zahlen eingeschlossen. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ganze Zahlen:''' Ganze Zahlen sind die Erweiterung der natürlichen Zahlen um ihre negativen Gegenzahlen. D.h. sie schließen alle positiven und negativen Zahlen ohne Bruch oder Dezimalstellen und die Null ein. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;integers;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Rationale Zahlen:''' Eine rationale Zahl ist eine reelle Zahl, die durch das Verhältnis von zwei ganzen Zahlen dargestellt werden kann, d.h. sie lassen sich als Bruch oder Dezimalzahl schreiben. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Irrationale Zahlen:''' Irrationale Zahlen sind die Menge von reellen, nicht-rationalen Zahlen. Sie sind nicht als Verhältnis zweier ganzer Zahlen darstellbar und werden als Dezimalzahlen mit einer nicht periodischen und unendlichen Anzahl von Dezimalstellen dargestellt. Beispiele sind π und die Eulersche Zahl. Das Formelzeichen der Irrationalen Zahlen ist &amp;amp;reals;\&amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Reelle Zahlen:''' Die reellen Zahlen sind die Erweiterung der rationalen Zahlen um die irrationalen Zahlen. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;reals;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Imaginäre Zahlen:''' Imaginäre Zahlen sind diejenigen komplexen Zahlen, deren Quadrate nicht positive reelle Zahlen sind. D.h. wenn aus einer nicht positiven reellen Zahl eine Wurzel gezogen wird, kommt dabei eine imaginäre Zahl heraus. Geschrieben werden diese Zahlen als Produkt der imaginären Einheit i mit einem reellen Faktor ''b''. Dabei gilt i = &amp;lt;span style=&amp;quot;white-space: nowrap&amp;quot;&amp;gt; &amp;amp;radic;&amp;lt;span style=&amp;quot;text-decoration:overline;&amp;quot;&amp;gt;&amp;amp;nbsp;-1&amp;amp;nbsp;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Komplexe Zahlen:''' Mit der Erweiterung der reellen Zahlen zu den komplexen Zahlen wechselt man von der Zahlengeraden zur Zahlenebene. Komplexe Zahlen werden als Summe ''a''+''b''∙i geschrieben, wobei ''a'' und ''b'' reelle Zahlen sind und i die imaginäre Einheit. In dieser Schreibweise gibt a den Wert des reellen Anteils der Zahl und ''b'' den Wert des imaginären Anteils der Zahl an. Man kann sie als Koordinaten auf der Zahlenebene verstehen. Das Formelzeichen der komplexen Zahlen ist &amp;amp;complexes;. Mehr findet sich auf der Seite [[Komplexe Zahlen|Komplexe Zahlen]] innerhalb dieses Mediawikis.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Notationen (Auswahl)==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Vergleichsoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert gleich sind und wird durch das Zeichen = repräsentiert, das zwischen den gleichen Ausdrücken steht&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ungleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert ungleich sind und wird durch das Zeichen &amp;amp;ne; repräsentiert, das zwischen den ungleichen Ausdrücken steht &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner als:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;gt; größer (&amp;lt; kleiner) ist als der rechts des Zeichens&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner gleich:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;amp;ge; größer (&amp;amp;le; kleiner) oder gleich dem rechten Ausdruck ist&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Rechenoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Addition:''' Zählt einen Summanden zum anderen hinzu. Das Ergebnis ist die Summe. Das Zeichen ist +&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Subtraktion:''' Zieht den Subtrahenden (rechte Zahl) vom Minuenden (linke Zahl) ab. Das Ergebnis ist die Differenz. Das Zeichen ist -&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Multiplikation:''' Bedeutet das Vervielfachen des einen Faktors um den Wert des anderen. Das Ergebnis ist das Produkt. Das Zeichen ist &amp;amp;#183; oder manchmal &amp;amp;#xd7;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Division:''' Teilt den Zähler bzw. Dividend (obere/linke Zahl) durch den Nenner bzw. Divisor (untere/rechte Zahl). Das Ergebnis ist der Quotient. Das Zeichen ist &amp;amp;div; oder als Bruchschreibweise z.B. &amp;amp;frac14;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Modulo:''' Modulo berechnet den Rest bei einer Division der Zahl ''a'' durch die Zahl ''b''. Häufiger beim Programmieren genutzt. Die Schreibweise ist mod(''a'',''b''), z.B. mod(2,5) = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Summe:''' Steht für die Summe mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Summen von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;sum;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\sum_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} + 5x_{2} + 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Produkt:''' Steht für das Produkt mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Produkte von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;prod;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\prod_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} \cdot 5x_{2} \cdot 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Potenzieren:''' Die Basis wird wiederholt multipliziert, die Schreibweise ist ''a''&amp;lt;sup&amp;gt;''b''&amp;lt;/sup&amp;gt;. Wie oft dabei die Basis (''a'') als Faktor steht, wird durch den Exponenten (''b'') bestimmt. Z.B. 5&amp;lt;sup&amp;gt;3&amp;lt;/sup&amp;gt; = 5 &amp;amp;#183; 5 &amp;amp;#183; 5&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Logarithmus:''' Der Logarithmus, geschrieben ''b'' = log&amp;lt;sub&amp;gt;''a''&amp;lt;/sub&amp;gt;''c'', gibt den Exponenten (''b'') an, mit dem man eine Basis (''a'') potenzieren muss, um den Numerus (''c'') zu erhalten. Z.B. 3 = log&amp;lt;sub&amp;gt;5&amp;lt;/sub&amp;gt;125&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wurzel:''' Das Wurzelziehen (auch Radizieren) ist die Umkehrung des Potenzierens und ermittelt die Basis ''a'' aus einer mit ''b'' potenzierten Zahl ''c'', in der Form &amp;lt;math&amp;gt;a = \sqrt[b]{c}&amp;lt;/math&amp;gt;, wie zum Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt[3]{125}&amp;lt;/math&amp;gt;. Bei einer Quadratwurzel (''b'' = 2), wird der Exponent häufig freigelassen, z.B. &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt{25}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Fakultät:''' Die Fakultät einer Zahl ist das Produkt aller positiven natürlichen Zahlen, die kleiner oder gleich dieser Zahl sind&lt;br /&gt;
**Beispiel: 5!= 5 &amp;amp;#183; 4 &amp;amp;#183; 3 &amp;amp;#183; 2 &amp;amp;#183; 1 = 120&lt;br /&gt;
**ein Spezialfall ist 0! = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Binomialkoeffizient:''' Der Binomialkoeffizient  ‎&amp;lt;math&amp;gt;\binom{N}{k}&amp;lt;/math&amp;gt; (gesprochen „''n'' über ''k''“) gibt an wie viele Kombinationen einer Anzahl von ''k'' Objekten aus einer Menge von ''n'' voneinander unterscheidbaren Objekten gezogen werden kann, ohne die Reihenfolge zu beachten und ohne Zurücklegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Betrag:''' Der Betrag einer Zahl ist ihr Abstand zu null. Auch: Absolutwert oder Absolutbetrag. Geschrieben wird er als |''x''|, z.B. |-5.54| = 5.54&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ableitung:''' Die (erste) Ableitung oder Differentiation einer Funktion bildet die Steigung der Funktion ab. Eine Zusammenfassung mit Ableitungsregeln und Sonderfällen findet sich in der [https://de.wikipedia.org/wiki/Differentialrechnung#Ableitungsberechnung deutschsprachigen Wikipedia]. Notiert wird die Ableitung einer Funktion  häufig als &amp;lt;math&amp;gt;f'(x)&amp;lt;/math&amp;gt; (Lagrange-Notation) oder &amp;lt;math&amp;gt;\frac{d f(x)}{dx}&amp;lt;/math&amp;gt; (Leibniz-Notation, gesprochen &amp;quot;d f von x nach d x&amp;quot;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Integral:''' Integral ist ein Oberbegriff für bestimmte und unbestimmte Integrale. &lt;br /&gt;
** Das '''bestimmte Integral''' einer Funktion ''f'' ist eine Zahl und wird bestimmt genannt, weil es das Integral einer Funktion in einem gegebenen Intervall ist. Zum Beispiel ergibt das Integral einer reellen Funktion ''f''(''x'') im Intervall ''a &amp;amp;le; x &amp;amp;le; b'' die Fläche unter dem Funktionsgraphen von ''f''(''x'') in den Intervallgrenzen ''a'' und ''b'' an. Funktionsabschnitte, bei denen ''f''(''x'') &amp;lt; 0 ist, werden negativ in die Flächenberechnung gezählt. Dabei schreibt man &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**Das unbestimmte Intervall einer Funktion ''f'' ist ihre Stammfunktion ''F''. Die erste Ableitung von ''F'' ist ''f''. Aufgrund der o.g. Ableitungsregeln hat eine Funktion ''f'' nicht eine einzige Stammfunktion, sondern viele. Beispielsweise sind &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 5&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 470&amp;lt;/math&amp;gt; Stammfunktionen von &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = 2x&amp;lt;/math&amp;gt;, da Summanden, die nicht die Variable x enthalten, in der Ableitung wegfallen. Die Stammfunktion wird benötigt, um bestimmte Integrale einer Funktion zu berechnen. Dabei gilt &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) = F(b) - F(a) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei die rechte Seite verkürzt notiert werden kann als &amp;lt;math&amp;gt;[F(x)]_a^b&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe der Logik und logische Operatoren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Proposition:''' eine Aussage oder ein Satz, der wahr oder falsch sein kann, aber nicht beides gleichzeitig. Damit ist die Proposition ein Grundbaustein für die Untersuchung logischer Argumente und Schlussfolgerungen. Das bedeutet, dass jede Proposition eine klare Bedeutung hat, die entweder wahr oder falsch ist, aber nicht beides zugleich. Propositionen werden oft mit Buchstaben wie ''p'', ''q'', ''r'' usw. symbolisiert, um in komplexeren logischen Ausdrücken verwendet zu werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitswert''': ein logischer Wert, der angibt, ob eine Aussage wahr oder falsch ist, oft mit ''w'' und ''f'' oder ''t'' und ''f'' (true/false) abgekürzt. Wenn man von diesen zwei Wahrheitswerten, also wahr oder falsch ausgeht, spricht man von zweiwertiger Logik. Der Wahrheitswert einer Aussage ist abhängig vom Kontext und den zugrundeliegenden Annahmen oder Prämissen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Verbindung:''' Operator, der Aussagen miteinander verknüpft. Damit können neue Aussagen gebildet und Beziehungen zwischen Aussagen untersucht werden. &lt;br /&gt;
**Konjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;UND&amp;quot;. Eine Konjunktion ist wahr, wenn beide Aussagen, die sie verknüpft, wahr sind, ansonsten ist sie falsch (false). Ihr Symbol ist &amp;amp;and;&lt;br /&gt;
**Disjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;ODER&amp;quot;. Eine Disjunktion ist wahr, wenn mindestens eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist; Sie ist nur dann falsch, wenn beide Aussagen falsch sind; ihr Symbol ist &amp;amp;or;&lt;br /&gt;
***exklusive Disjunktion: ist wahr, wenn genau eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist, und falsch, wenn beide Aussagen gleichzeitig wahr oder beide gleichzeitig falsch sind. Häufig wird sie mit &amp;amp;#8891; symbolisiert.&lt;br /&gt;
**Implikation: eine logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der die Wahrheit der ersten Aussage die Wahrheit der zweiten Aussage bestimmt. Die Implikation wird oft mit &amp;quot;wenn..., dann...&amp;quot; ausgedrückt. Ihr Symbol ist &amp;amp;rarr;&lt;br /&gt;
**Äquivalenz: eine gegenseitige logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der beide Aussagen entweder gleichzeitig wahr oder gleichzeitig falsch sind. Eine Äquivalenz zwischen zwei Aussagen wird oft mit dem Begriff &amp;quot;wenn und nur wenn&amp;quot; oder &amp;quot;genau dann, wenn&amp;quot; ausgedrückt. Sie bedeutet, dass die Wahrheit der einen Aussage die Wahrheit der anderen impliziert und umgekehrt. Ihr Symbol ist &amp;amp;hArr;&lt;br /&gt;
**Negation: die Verneinung einer Aussage. Sie wird verwendet, um eine Aussage in ihre entgegengesetzte Form umzuwandeln. Ihr Symbol ist &amp;amp;not;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitstabelle:''' Methode in der Logik, um alle möglichen Wahrheitswerte einer logischen Verbindung oder Funktion systematisch darzustellen. Sie zeigt alle Kombinationen von Wahrheitswerten für die beteiligten Aussagen und gibt den resultierenden Wahrheitswert der Verbindung an.&lt;br /&gt;
**Man identifiziert zuerst alle relevanten Propositionen oder Variablen und jede mögliche Kombination der Wahrheitswerte dieser Propositionen. Bei ''n'' Propositionen gibt es &amp;lt;math&amp;gt;2^{n}&amp;lt;/math&amp;gt; Kombinationen von Wahrheitswerten&lt;br /&gt;
**Für die einzelnen Kombinationen wird jeweils der Wahrheitswert errechnet und tabellarisch abgetragen&lt;br /&gt;
**Beispiel: Es gilt für die Aussagen ''p'' und ''q'' die Konjunktion ''p''&amp;amp;and;''q'', das heißt, die Konjunktion wird dann wahr, wenn ''p'' und ''q'' wahr sind. Die Wahrheitstabelle für diesen Fall könnte sein:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;margin:auto&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+ Wahrheitstabelle für ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! ''p'' !! ''q'' !! ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || w || w&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || f || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || w || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || f || f&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gültigkeit &amp;amp; Korrektheit'''&lt;br /&gt;
**Die Gültigkeit eines Arguments oder einer logischen Formel sagt aus, ob die Schlussfolgerung aus den gegebenen Prämissen logisch folgt, sie ist also eine Aussage über die Struktur des Arguments. Die Schlussfolgerung eines gültigen Arguments muss wahr sein, wenn seine Prämissen wahr sind, unabhängig vom tatsächlichen Wahrheitsgehalt der Prämissen oder Schlussfolgerung.&lt;br /&gt;
**Die Korrektheit eines Arguments betrifft die Wahrheit der Prämissen und der Schlussfolgerung. Ein korrektes Argument ist, wenn die Prämissen wahr sind und auch die Schlussfolgerung wahr ist. Ein korrektes Argument ist also immer gültig, aber ein gültiges Argument nicht zwingend korrekt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Schlussregeln''': methodische Vorgehensweisen, um aus gegebenen Prämissen logisch gültige Schlussfolgerungen zu ziehen&lt;br /&gt;
**Modus ponens (Befolgung): Wenn ''p'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Modus tollens (Verneinung): Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q'' falsch ist, dann ist ''p'' falsch&lt;br /&gt;
**Hypothetischer Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr.&lt;br /&gt;
**Disjunktiver Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und &amp;amp;not;''p'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Konjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist und ''q'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr ist, dann sind ''p'' und ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Disjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''r'' wahr.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Quantor/Quantifikator:''' Ausdruck, der angibt, wie viele oder welche Elemente einer Menge eine bestimmte Eigenschaft erfüllen. Die zwei grundlegensten Quantoren sind: &lt;br /&gt;
**Allquantor: sagt aus, dass eine bestimmte Eigenschaft für alle Elemente einer Menge gilt; Symbol: &amp;amp;forall;&lt;br /&gt;
**Existenzquantor: sagt aus, dass es mindestens ein Element in einer Menge gibt, für das eine bestimmte Eigenschaft gilt; Symbol: &amp;amp;exist;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Mathematische_Grundlagen&amp;diff=6258</id>
		<title>Mathematische Grundlagen</title>
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		<updated>2024-09-02T15:02:05Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Hauptseite}}&lt;br /&gt;
Auf den Folgenden Unterseiten werden einige Grundlagen der Mathematik erklärt, die im Psychologiestudium hilfreich sein können. Dabei ist die Seite ''Grundbegriffe Mathematik'' die Grundlage für alle anderen Seiten. Die Abschnitte ''Wahrscheinlichkeitstheorie'', ''Kombinatorik'', ''lineare Algebra'', ''komplexe Zahlen'' und ''Trigonometrie'' sind unabhängig voneinander. Die Seiten ''lineare Algebra'', ''komplexe Zahlen'' und ''Trigonometrie'' dienen wiederum als Grundlagen für die Seite ''Analysis'' und ihre Unterseiten.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Mathematische_Grundlagen&amp;diff=6257</id>
		<title>Mathematische Grundlagen</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Mathematische_Grundlagen&amp;diff=6257"/>
		<updated>2024-09-02T14:57:06Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Hauptseite}}&lt;br /&gt;
Auf den Folgenden Unterseiten werden einige Grundlagen der Mathematik erklärt, die im Psychologiestudium hilfreich sein können.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6256</id>
		<title>Genetik</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6256"/>
		<updated>2024-09-02T14:55:41Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
==DNA==&lt;br /&gt;
DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht aus vier Basen (Adenin, Thymin, Cytosin, Guanin), die in einer bestimmten Sequenz angeordnet sind. '''Gene''' sind Segmente der DNA, die spezifische Informationen für die Herstellung von Proteinen enthalten. Diese Proteine können die Struktur und Funktion von Zellen beeinflussen. Der Kanal SciShow hat ein [https://www.youtube.com/watch?v=4VThNjOBPNA einführendes Video zum Aufbau der DNA] erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Chromosomen==&lt;br /&gt;
Menschen haben (meistens, Fälle von Erkrankungen wie Trisomie 21 bilden Ausnahmen) 23 Chromosomenpaare (insgesamt 46 Chromosomen), von denen jeweils ein Chromosom von der Mutter und eines vom Vater kommt. Chromosomen enthalten die Gene und sind im Zellkern zu finden. Es gibt 22 Autosomenpaare und 1 Geschlechtschromosomenpaar (XX bei Frauen, XY bei Männern).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Allele==&lt;br /&gt;
Ein Gen kann in verschiedenen Formen existieren, die Allele genannt werden. Diese können dominanter oder rezessiver Natur sein. Dominante Allele setzen sich in der Regel durch, wenn sie zusammen mit einem rezessiven Allel vorkommen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Genotyp &amp;amp; Phänotyp==&lt;br /&gt;
Der Genotyp bezieht sich auf die genetische Ausstattung eines Individuums (die spezifischen Allele, die es trägt). Der Phänotyp ist das beobachtbare Erscheinungsbild oder die Merkmalsausprägung, die sich aus dem Genotyp und der Umwelt ergibt (z. B. Körpergröße, Augenfarbe, Verhalten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mendelsche Vererbung==&lt;br /&gt;
Gregor Mendels Arbeiten legten die Grundlage für die klassische Genetik. Seine Gesetze der Vererbung (Uniformitätsregel, Spaltungsregel und Unabhängigkeitsregel) beschreiben, wie Allele von Eltern auf Nachkommen übertragen werden. Auch hierzu hat SciShow ein [https://www.youtube.com/watch?v=GTiOETaZg4w Video] erstellt (Stand August 2024), das sowohl Hintergründe als auch die Mendelschen Vererbungsregeln selbst erklärt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Regel 1: Uniformität''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei homozygote (reinerbige) Individuen gekreuzt werden, die sich in einem Merkmal unterscheiden (z. B. Blütenfarbe), dann sind alle Nachkommen der ersten Filialgeneration (F1) in Bezug auf dieses Merkmal gleich (uniform). Kreuzt z.B. man eine Pflanze mit roten Blüten (RR) mit einer Pflanze mit weißen Blüten (rr), dann haben alle Nachkommen der F1-Generation rote Blüten (Rr), da das Allel für rote Blüten dominant ist.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 2: Spaltung''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn die F1-Generation (heterozygote Individuen) untereinander gekreuzt wird, spalten sich die Merkmale der Nachkommen in der zweiten Filialgeneration (F2) in einem bestimmten Verhältnis auf. Bei einem monohybriden Erbgang (ein Merkmal) ist das Verhältnis 3:1 für dominante zu rezessiven Phänotypen. &lt;br /&gt;
Kreuzt man die F1-Generation (Rr) aus dem Beispiel von Regel 1 untereinander, so entstehen in der F2-Generation Nachkommen mit den Phänotypen: 3 rote Blüten (RR oder Rr) und 1 weiße Blüte (rr), also ein Verhältnis von 3:1.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 3: Unabhängigkeit''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Gene für unterschiedliche Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt, wenn sie auf verschiedenen Chromosomen liegen. Das bedeutet, dass die Vererbung eines Merkmals die Vererbung eines anderen Merkmals nicht beeinflusst. Dies führt zu einer Neukombination von Merkmalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Polygenie &amp;amp; Pleiotropie==&lt;br /&gt;
*'''Polygenie''' bedeutet, dass ein Merkmal durch mehrere Gene beeinflusst wird. Das bedeutet, dass es keine einfachen „Entweder-oder“-Situationen gibt, sondern dass viele Gene in Kombination ein Merkmal beeinflussen.&lt;br /&gt;
*'''Pleiotropie''' bedeutet, ein einzelnes Gen kann mehrere, scheinbar unabhängige phänotypische Merkmale beeinflussen&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Epigenetik==&lt;br /&gt;
Epigenetische Mechanismen beeinflussen, wie Gene ein- oder ausgeschaltet werden, ohne die DNA-Sequenz zu verändern. Faktoren wie Umwelt, Ernährung und Stress können epigenetische Veränderungen auslösen. Auch hierzu findet sich eine [https://www.youtube.com/watch?v=kp1bZEUgqVI&amp;amp;pp=ygUUc2NpIHNob3cgZXBpZ2VuZXRpY3M%3D Einführung bei SciShow] (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Ressourcen=&lt;br /&gt;
Im Folgenden werden einige Ressourcen verlinkt, die zur Einführung in Genetik dienen können(Stand August 2024):&lt;br /&gt;
*SLUB-Katalog:&lt;br /&gt;
**[https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1757471537 Tutorium Genetik] bei Springer Spektrum von 2020&lt;br /&gt;
**Die Reihe [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1804362069 Genetik] bei Braunschweig Westermann von 2022&lt;br /&gt;
**[https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1865933910 Epigenetik des Menschen] bei Springer International Publishing von 2023&lt;br /&gt;
*Weiterführend:&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/watch?v=gMOoMcsGTO4&amp;amp;list=PL3EED4C1D684D3ADF Crash Course Biology (Youtube)]&lt;br /&gt;
** [https://www.youtube.com/watch?v=9DAcJSAM_BA What is Epigenetics? - with Nessa Carey (Youtube)]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Biologische_Grundlagen&amp;diff=6255</id>
		<title>Biologische Grundlagen</title>
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		<updated>2024-09-02T14:54:02Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Biologische Grundlagen|Hauptseite}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Auf den Unterseiten finden sich Grundbegriffe und Ressourcen zu den Themenbereichen Neuroanatomie und Genetik. Die Seiten selbst bieten vor allem einige Vokabeln, mit denen weiter recherchiert werden kann, und Links zu Materialien, die tiefergehende Erklärungen bieten.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6254</id>
		<title>Computer</title>
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		<updated>2024-09-02T14:52:03Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen. Eine Einführung in Computer Science bietet unter anderem die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=tpIctyqH29Q&amp;amp;list=PL8dPuuaLjXtNlUrzyH5r6jN9ulIgZBpdo Crash Course: Computer Science] (Stand August 2024), die verschiedene Themenbereiche anschneidet und Grundbegriffe vermittelt.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23).&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates). Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6253</id>
		<title>Genetik</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6253"/>
		<updated>2024-09-02T14:50:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
==DNA==&lt;br /&gt;
DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht aus vier Basen (Adenin, Thymin, Cytosin, Guanin), die in einer bestimmten Sequenz angeordnet sind. '''Gene''' sind Segmente der DNA, die spezifische Informationen für die Herstellung von Proteinen enthalten. Diese Proteine können die Struktur und Funktion von Zellen beeinflussen. Der Kanal SciShow hat ein [https://www.youtube.com/watch?v=4VThNjOBPNA einführendes Video zum Aufbau der DNA] erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Chromosomen==&lt;br /&gt;
Menschen haben (meistens, Fälle von Erkrankungen wie Trisomie 21 bilden Ausnahmen) 23 Chromosomenpaare (insgesamt 46 Chromosomen), von denen jeweils ein Chromosom von der Mutter und eines vom Vater kommt. Chromosomen enthalten die Gene und sind im Zellkern zu finden. Es gibt 22 Autosomenpaare und 1 Geschlechtschromosomenpaar (XX bei Frauen, XY bei Männern).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Allele==&lt;br /&gt;
Ein Gen kann in verschiedenen Formen existieren, die Allele genannt werden. Diese können dominanter oder rezessiver Natur sein. Dominante Allele setzen sich in der Regel durch, wenn sie zusammen mit einem rezessiven Allel vorkommen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Genotyp &amp;amp; Phänotyp==&lt;br /&gt;
Der Genotyp bezieht sich auf die genetische Ausstattung eines Individuums (die spezifischen Allele, die es trägt). Der Phänotyp ist das beobachtbare Erscheinungsbild oder die Merkmalsausprägung, die sich aus dem Genotyp und der Umwelt ergibt (z. B. Körpergröße, Augenfarbe, Verhalten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mendelsche Vererbung==&lt;br /&gt;
Gregor Mendels Arbeiten legten die Grundlage für die klassische Genetik. Seine Gesetze der Vererbung (Uniformitätsregel, Spaltungsregel und Unabhängigkeitsregel) beschreiben, wie Allele von Eltern auf Nachkommen übertragen werden. Auch hierzu hat SciShow ein [https://www.youtube.com/watch?v=GTiOETaZg4w Video] erstellt (Stand August 2024), das sowohl Hintergründe als auch die Mendelschen Vererbungsregeln selbst erklärt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Regel 1: Uniformität''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei homozygote (reinerbige) Individuen gekreuzt werden, die sich in einem Merkmal unterscheiden (z. B. Blütenfarbe), dann sind alle Nachkommen der ersten Filialgeneration (F1) in Bezug auf dieses Merkmal gleich (uniform). Kreuzt z.B. man eine Pflanze mit roten Blüten (RR) mit einer Pflanze mit weißen Blüten (rr), dann haben alle Nachkommen der F1-Generation rote Blüten (Rr), da das Allel für rote Blüten dominant ist.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 2: Spaltung''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn die F1-Generation (heterozygote Individuen) untereinander gekreuzt wird, spalten sich die Merkmale der Nachkommen in der zweiten Filialgeneration (F2) in einem bestimmten Verhältnis auf. Bei einem monohybriden Erbgang (ein Merkmal) ist das Verhältnis 3:1 für dominante zu rezessiven Phänotypen. &lt;br /&gt;
Kreuzt man die F1-Generation (Rr) aus dem Beispiel von Regel 1 untereinander, so entstehen in der F2-Generation Nachkommen mit den Phänotypen: 3 rote Blüten (RR oder Rr) und 1 weiße Blüte (rr), also ein Verhältnis von 3:1.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 3: Unabhängigkeit''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Gene für unterschiedliche Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt, wenn sie auf verschiedenen Chromosomen liegen. Das bedeutet, dass die Vererbung eines Merkmals die Vererbung eines anderen Merkmals nicht beeinflusst. Dies führt zu einer Neukombination von Merkmalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Polygenie &amp;amp; Pleiotropie==&lt;br /&gt;
*'''Polygenie''' bedeutet, dass ein Merkmal durch mehrere Gene beeinflusst wird. Das bedeutet, dass es keine einfachen „Entweder-oder“-Situationen gibt, sondern dass viele Gene in Kombination ein Merkmal beeinflussen.&lt;br /&gt;
*'''Pleiotropie''' bedeutet, ein einzelnes Gen kann mehrere, scheinbar unabhängige phänotypische Merkmale beeinflussen&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Epigenetik==&lt;br /&gt;
Epigenetische Mechanismen beeinflussen, wie Gene ein- oder ausgeschaltet werden, ohne die DNA-Sequenz zu verändern. Faktoren wie Umwelt, Ernährung und Stress können epigenetische Veränderungen auslösen. Auch hierzu findet sich eine [https://www.youtube.com/watch?v=kp1bZEUgqVI&amp;amp;pp=ygUUc2NpIHNob3cgZXBpZ2VuZXRpY3M%3D Einführung bei SciShow] (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Ressourcen=&lt;br /&gt;
Im Folgenden werden einige Ressourcen verlinkt, die zur Einführung in Genetik dienen können(Stand August 2024):&lt;br /&gt;
*SLUB-Katalog:&lt;br /&gt;
**[https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1757471537 Tutorium Genetik] bei Springer Spektrum von 2020&lt;br /&gt;
**Die Reihe [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1804362069 Genetik] bei Braunschweig Westermann von 2022&lt;br /&gt;
**[https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1865933910 Epigenetik des Menschen] bei Springer International Publishing von 2023&lt;br /&gt;
*Weiterführend:&lt;br /&gt;
**[https://www.youtube.com/watch?v=gMOoMcsGTO4&amp;amp;list=PL3EED4C1D684D3ADF Crash Course Biology (Youtube)]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6252</id>
		<title>Genetik</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6252"/>
		<updated>2024-09-02T14:30:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
==DNA==&lt;br /&gt;
DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht aus vier Basen (Adenin, Thymin, Cytosin, Guanin), die in einer bestimmten Sequenz angeordnet sind. '''Gene''' sind Segmente der DNA, die spezifische Informationen für die Herstellung von Proteinen enthalten. Diese Proteine können die Struktur und Funktion von Zellen beeinflussen. Der Kanal SciShow hat ein [https://www.youtube.com/watch?v=4VThNjOBPNA einführendes Video zum Aufbau der DNA] erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Chromosomen==&lt;br /&gt;
Menschen haben (meistens, Fälle von Erkrankungen wie Trisomie 21 bilden Ausnahmen) 23 Chromosomenpaare (insgesamt 46 Chromosomen), von denen jeweils ein Chromosom von der Mutter und eines vom Vater kommt. Chromosomen enthalten die Gene und sind im Zellkern zu finden. Es gibt 22 Autosomenpaare und 1 Geschlechtschromosomenpaar (XX bei Frauen, XY bei Männern).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Allele==&lt;br /&gt;
Ein Gen kann in verschiedenen Formen existieren, die Allele genannt werden. Diese können dominanter oder rezessiver Natur sein. Dominante Allele setzen sich in der Regel durch, wenn sie zusammen mit einem rezessiven Allel vorkommen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Genotyp &amp;amp; Phänotyp==&lt;br /&gt;
Der Genotyp bezieht sich auf die genetische Ausstattung eines Individuums (die spezifischen Allele, die es trägt). Der Phänotyp ist das beobachtbare Erscheinungsbild oder die Merkmalsausprägung, die sich aus dem Genotyp und der Umwelt ergibt (z. B. Körpergröße, Augenfarbe, Verhalten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mendelsche Vererbung==&lt;br /&gt;
Gregor Mendels Arbeiten legten die Grundlage für die klassische Genetik. Seine Gesetze der Vererbung (Uniformitätsregel, Spaltungsregel und Unabhängigkeitsregel) beschreiben, wie Allele von Eltern auf Nachkommen übertragen werden. Auch hierzu hat SciShow ein [https://www.youtube.com/watch?v=GTiOETaZg4w Video] erstellt (Stand August 2024), das sowohl Hintergründe als auch die Mendelschen Vererbungsregeln selbst erklärt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Regel 1: Uniformität''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei homozygote (reinerbige) Individuen gekreuzt werden, die sich in einem Merkmal unterscheiden (z. B. Blütenfarbe), dann sind alle Nachkommen der ersten Filialgeneration (F1) in Bezug auf dieses Merkmal gleich (uniform). Kreuzt z.B. man eine Pflanze mit roten Blüten (RR) mit einer Pflanze mit weißen Blüten (rr), dann haben alle Nachkommen der F1-Generation rote Blüten (Rr), da das Allel für rote Blüten dominant ist.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 2: Spaltung''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn die F1-Generation (heterozygote Individuen) untereinander gekreuzt wird, spalten sich die Merkmale der Nachkommen in der zweiten Filialgeneration (F2) in einem bestimmten Verhältnis auf. Bei einem monohybriden Erbgang (ein Merkmal) ist das Verhältnis 3:1 für dominante zu rezessiven Phänotypen. &lt;br /&gt;
Kreuzt man die F1-Generation (Rr) aus dem Beispiel von Regel 1 untereinander, so entstehen in der F2-Generation Nachkommen mit den Phänotypen: 3 rote Blüten (RR oder Rr) und 1 weiße Blüte (rr), also ein Verhältnis von 3:1.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
'''Regel 3: Unabhängigkeit''' &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Gene für unterschiedliche Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt, wenn sie auf verschiedenen Chromosomen liegen. Das bedeutet, dass die Vererbung eines Merkmals die Vererbung eines anderen Merkmals nicht beeinflusst. Dies führt zu einer Neukombination von Merkmalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Polygenie &amp;amp; Pleiotropie==&lt;br /&gt;
*'''Polygenie''' bedeutet, dass ein Merkmal durch mehrere Gene beeinflusst wird. Das bedeutet, dass es keine einfachen „Entweder-oder“-Situationen gibt, sondern dass viele Gene in Kombination ein Merkmal beeinflussen.&lt;br /&gt;
*'''Pleiotropie''' bedeutet, ein einzelnes Gen kann mehrere, scheinbar unabhängige phänotypische Merkmale beeinflussen&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Epigenetik==&lt;br /&gt;
Epigenetische Mechanismen beeinflussen, wie Gene ein- oder ausgeschaltet werden, ohne die DNA-Sequenz zu verändern. Faktoren wie Umwelt, Ernährung und Stress können epigenetische Veränderungen auslösen. Auch hierzu findet sich eine [https://www.youtube.com/watch?v=kp1bZEUgqVI&amp;amp;pp=ygUUc2NpIHNob3cgZXBpZ2VuZXRpY3M%3D Einführung bei SciShow] (Stand August 2024).&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6251</id>
		<title>Genetik</title>
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		<updated>2024-09-02T14:28:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
==DNA==&lt;br /&gt;
DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht aus vier Basen (Adenin, Thymin, Cytosin, Guanin), die in einer bestimmten Sequenz angeordnet sind. '''Gene''' sind Segmente der DNA, die spezifische Informationen für die Herstellung von Proteinen enthalten. Diese Proteine können die Struktur und Funktion von Zellen beeinflussen. Der Kanal SciShow hat ein [https://www.youtube.com/watch?v=4VThNjOBPNA einführendes Video zum Aufbau der DNA] erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Chromosomen==&lt;br /&gt;
Menschen haben (meistens, Fälle von Erkrankungen wie Trisomie 21 bilden Ausnahmen) 23 Chromosomenpaare (insgesamt 46 Chromosomen), von denen jeweils ein Chromosom von der Mutter und eines vom Vater kommt. Chromosomen enthalten die Gene und sind im Zellkern zu finden. Es gibt 22 Autosomenpaare und 1 Geschlechtschromosomenpaar (XX bei Frauen, XY bei Männern).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Allele==&lt;br /&gt;
Ein Gen kann in verschiedenen Formen existieren, die Allele genannt werden. Diese können dominanter oder rezessiver Natur sein. Dominante Allele setzen sich in der Regel durch, wenn sie zusammen mit einem rezessiven Allel vorkommen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Genotyp &amp;amp; Phänotyp==&lt;br /&gt;
Der Genotyp bezieht sich auf die genetische Ausstattung eines Individuums (die spezifischen Allele, die es trägt). Der Phänotyp ist das beobachtbare Erscheinungsbild oder die Merkmalsausprägung, die sich aus dem Genotyp und der Umwelt ergibt (z. B. Körpergröße, Augenfarbe, Verhalten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mendelsche Vererbung==&lt;br /&gt;
Gregor Mendels Arbeiten legten die Grundlage für die klassische Genetik. Seine Gesetze der Vererbung (Uniformitätsregel, Spaltungsregel und Unabhängigkeitsregel) beschreiben, wie Allele von Eltern auf Nachkommen übertragen werden. Auch hierzu hat SciShow ein [https://www.youtube.com/watch?v=GTiOETaZg4w Video] erstellt (Stand August 2024), das sowohl Hintergründe als auch die Mendelschen Vererbungsregeln selbst erklärt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Regel 1: Uniformität &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei homozygote (reinerbige) Individuen gekreuzt werden, die sich in einem Merkmal unterscheiden (z. B. Blütenfarbe), dann sind alle Nachkommen der ersten Filialgeneration (F1) in Bezug auf dieses Merkmal gleich (uniform). Kreuzt z.B. man eine Pflanze mit roten Blüten (RR) mit einer Pflanze mit weißen Blüten (rr), dann haben alle Nachkommen der F1-Generation rote Blüten (Rr), da das Allel für rote Blüten dominant ist.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Regel 2: Spaltung &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn die F1-Generation (heterozygote Individuen) untereinander gekreuzt wird, spalten sich die Merkmale der Nachkommen in der zweiten Filialgeneration (F2) in einem bestimmten Verhältnis auf. Bei einem monohybriden Erbgang (ein Merkmal) ist das Verhältnis 3:1 für dominante zu rezessiven Phänotypen. &lt;br /&gt;
Kreuzt man die F1-Generation (Rr) aus dem Beispiel von Regel 1 untereinander, so entstehen in der F2-Generation Nachkommen mit den Phänotypen: 3 rote Blüten (RR oder Rr) und 1 weiße Blüte (rr), also ein Verhältnis von 3:1.&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Regel 3: Unabhängigkeit &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Gene für unterschiedliche Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt, wenn sie auf verschiedenen Chromosomen liegen. Das bedeutet, dass die Vererbung eines Merkmals die Vererbung eines anderen Merkmals nicht beeinflusst. Dies führt zu einer Neukombination von Merkmalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Polygenie &amp;amp; Pleiotropie==&lt;br /&gt;
*'''Polygenie''' bedeutet, dass ein Merkmal durch mehrere Gene beeinflusst wird. Das bedeutet, dass es keine einfachen „Entweder-oder“-Situationen gibt, sondern dass viele Gene in Kombination ein Merkmal beeinflussen.&lt;br /&gt;
*'''Pleiotropie''' bedeutet, ein einzelnes Gen kann mehrere, scheinbar unabhängige phänotypische Merkmale beeinflussen&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Epigenetik==&lt;br /&gt;
Epigenetische Mechanismen beeinflussen, wie Gene ein- oder ausgeschaltet werden, ohne die DNA-Sequenz zu verändern. Faktoren wie Umwelt, Ernährung und Stress können epigenetische Veränderungen auslösen.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Genetik&amp;diff=6250</id>
		<title>Genetik</title>
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		<updated>2024-09-02T14:18:32Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: Die Seite wurde neu angelegt: „Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).  =Grundbegriffe= ==DNA== DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht a…“&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Genetik ist ein Teilbereich der Biologie. Auf dieser Seite werden ausgewählte Grundbegriffe erklärt und weiterführende Materialien verlinkt. Eine [https://www.youtube.com/watch?v=z9HIYjRRaDE&amp;amp;list=PLJicmE8fK0EiuxzIxoeC7R3-EFUrtaf9t einführende Videoreihe] zu Genetik wurde von TED-Ed auf Youtube erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
==DNA==&lt;br /&gt;
DNA (Desoxyribonukleinsäure) ist das Molekül, das die genetische Information enthält. Es besteht aus vier Basen (Adenin, Thymin, Cytosin, Guanin), die in einer bestimmten Sequenz angeordnet sind. '''Gene''' sind Segmente der DNA, die spezifische Informationen für die Herstellung von Proteinen enthalten. Diese Proteine können die Struktur und Funktion von Zellen beeinflussen. Der Kanal SciShow hat ein [https://www.youtube.com/watch?v=4VThNjOBPNA einführendes Video zum Aufbau der DNA] erstellt (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Chromosomen==&lt;br /&gt;
Menschen haben (meistens, Fälle von Erkrankungen wie Trisomie 21 bilden Ausnahmen) 23 Chromosomenpaare (insgesamt 46 Chromosomen), von denen jeweils ein Chromosom von der Mutter und eines vom Vater kommt. Chromosomen enthalten die Gene und sind im Zellkern zu finden. Es gibt 22 Autosomenpaare und 1 Geschlechtschromosomenpaar (XX bei Frauen, XY bei Männern).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Allele==&lt;br /&gt;
Ein Gen kann in verschiedenen Formen existieren, die Allele genannt werden. Diese können dominanter oder rezessiver Natur sein. Dominante Allele setzen sich in der Regel durch, wenn sie zusammen mit einem rezessiven Allel vorkommen.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Grundbegriffe_Mathematik&amp;diff=6249</id>
		<title>Grundbegriffe Mathematik</title>
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		<updated>2024-09-02T14:13:39Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;{{Nav|Navigation|Mathematische Grundlagen|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Mathematische Basisoperationen &amp;amp; Formeln lesen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Grundbausteine mathematischer Formeln sind Variablen und Konstanten. Sie werden durch Operationen in Verbindung gesetzt. Für bestimmte Ausdrücke werden außerdem Notationen genutzt, die Operationen und Beziehungen von mathematischen Elementen kompakt und standardisiert ausdrücken.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Zahlenmengen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zahlen können einer oder mehreren Mengen angehören. Die wichtigsten Zahlenmengen sind unten beschrieben. Um die Zugehörigkeit einer Zahl auszudrücken, verwendet man das Element-Zeichen &amp;amp;Element;, z.B. 5 &amp;amp;Element; N, gesprochen „fünf ist Element der natürlichen Zahlen“.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen:''' Natürliche Zahlen sind die beim Zählen verwendeten Zahlen. Sie sind ganzzahlig (d.h. sie enthalten keine Brüche oder Dezimalstellen) und positiv und beginnen bei eins. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;&amp;lt;sub&amp;gt;0&amp;lt;/sub&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Natürliche Zahlen mit Null:''' Hier wird die Null in die Menge der natürlichen Zahlen eingeschlossen. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;naturals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ganze Zahlen:''' Ganze Zahlen sind die Erweiterung der natürlichen Zahlen um ihre negativen Gegenzahlen. D.h. sie schließen alle positiven und negativen Zahlen ohne Bruch oder Dezimalstellen und die Null ein. Ihr Formelzeichen ist das &amp;amp;integers;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Rationale Zahlen:''' Eine rationale Zahl ist eine reelle Zahl, die durch das Verhältnis von zwei ganzen Zahlen dargestellt werden kann, d.h. sie lassen sich als Bruch oder Dezimalzahl schreiben. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Irrationale Zahlen:''' Irrationale Zahlen sind die Menge von reellen, nicht-rationalen Zahlen. Sie sind nicht als Verhältnis zweier ganzer Zahlen darstellbar und werden als Dezimalzahlen mit einer nicht periodischen und unendlichen Anzahl von Dezimalstellen dargestellt. Beispiele sind π und die Eulersche Zahl. Das Formelzeichen der Irrationalen Zahlen ist &amp;amp;reals;\&amp;amp;rationals;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Reelle Zahlen:''' Die reellen Zahlen sind die Erweiterung der rationalen Zahlen um die irrationalen Zahlen. Ihr Formelzeichen ist &amp;amp;reals;. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Imaginäre Zahlen:''' Imaginäre Zahlen sind diejenigen komplexen Zahlen, deren Quadrate nicht positive reelle Zahlen sind. D.h. wenn aus einer nicht positiven reellen Zahl eine Wurzel gezogen wird, kommt dabei eine imaginäre Zahl heraus. Geschrieben werden diese Zahlen als Produkt der imaginären Einheit i mit einem reellen Faktor ''b''. Dabei gilt i = &amp;lt;span style=&amp;quot;white-space: nowrap&amp;quot;&amp;gt; &amp;amp;radic;&amp;lt;span style=&amp;quot;text-decoration:overline;&amp;quot;&amp;gt;&amp;amp;nbsp;-1&amp;amp;nbsp;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Komplexe Zahlen:''' Mit der Erweiterung der reellen Zahlen zu den komplexen Zahlen wechselt man von der Zahlengeraden zur Zahlenebene (s. Fig. 2). Komplexe Zahlen werden als Summe ''a''+''b''∙i geschrieben, wobei ''a'' und ''b'' reelle Zahlen sind und i die imaginäre Einheit. In dieser Schreibweise gibt a den Wert des reellen Anteils der Zahl und ''b'' den Wert des imaginären Anteils der Zahl an. Man kann sie als Koordinaten auf der Zahlenebene verstehen. Das Formelzeichen der komplexen Zahlen ist &amp;amp;complexes;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Notationen (Auswahl)==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Vergleichsoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert gleich sind und wird durch das Zeichen = repräsentiert, das zwischen den gleichen Ausdrücken steht&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ungleichheit:''' Beschreibt, dass zwei Ausdrücke in ihrem Wert ungleich sind und wird durch das Zeichen &amp;amp;ne; repräsentiert, das zwischen den ungleichen Ausdrücken steht &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner als:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;gt; größer (&amp;lt; kleiner) ist als der rechts des Zeichens&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Größer und kleiner gleich:''' Beschreiben, dass der Ausdruck links des Zeichens &amp;amp;ge; größer (&amp;amp;le; kleiner) oder gleich dem rechten Ausdruck ist&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Rechenoperatoren===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Addition:''' Zählt einen Summanden zum anderen hinzu. Das Ergebnis ist die Summe. Das Zeichen ist +&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Subtraktion:''' Zieht den Subtrahenden (rechte Zahl) vom Minuenden (linke Zahl) ab. Das Ergebnis ist die Differenz. Das Zeichen ist -&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Multiplikation:''' Bedeutet das Vervielfachen des einen Faktors um den Wert des anderen. Das Ergebnis ist das Produkt. Das Zeichen ist &amp;amp;#183; oder manchmal &amp;amp;#xd7;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Division:''' Teilt den Zähler bzw. Dividend (obere/linke Zahl) durch den Nenner bzw. Divisor (untere/rechte Zahl). Das Ergebnis ist der Quotient. Das Zeichen ist &amp;amp;div; oder als Bruchschreibweise z.B. &amp;amp;frac14;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Modulo:''' Modulo berechnet den Rest bei einer Division der Zahl ''a'' durch die Zahl ''b''. Häufiger beim Programmieren genutzt. Die Schreibweise ist mod(''a'',''b''), z.B. mod(2,5) = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Summe:''' Steht für die Summe mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Summen von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;sum;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\sum_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} + 5x_{2} + 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Produkt:''' Steht für das Produkt mehrerer Ausdrücke. Häufig genutzt, um Produkte von Termen mit Variablen abzukürzen. Das Zeichen ist &amp;amp;prod;&lt;br /&gt;
**Beispiel: &amp;lt;math&amp;gt;\prod_{i=1}^{3} 5x_{i} = 5x_{1} \cdot 5x_{2} \cdot 5x_{3}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Potenzieren:''' Die Basis wird wiederholt multipliziert, die Schreibweise ist ''a''&amp;lt;sup&amp;gt;''b''&amp;lt;/sup&amp;gt;. Wie oft dabei die Basis (''a'') als Faktor steht, wird durch den Exponenten (''b'') bestimmt. Z.B. 5&amp;lt;sup&amp;gt;3&amp;lt;/sup&amp;gt; = 5 &amp;amp;#183; 5 &amp;amp;#183; 5&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Logarithmus:''' Der Logarithmus, geschrieben ''b'' = log&amp;lt;sub&amp;gt;''a''&amp;lt;/sub&amp;gt;''c'', gibt den Exponenten (''b'') an, mit dem man eine Basis (''a'') potenzieren muss, um den Numerus (''c'') zu erhalten. Z.B. 3 = log&amp;lt;sub&amp;gt;5&amp;lt;/sub&amp;gt;125&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wurzel:''' Das Wurzelziehen (auch Radizieren) ist die Umkehrung des Potenzierens und ermittelt die Basis ''a'' aus einer mit ''b'' potenzierten Zahl ''c'', in der Form &amp;lt;math&amp;gt;a = \sqrt[b]{c}&amp;lt;/math&amp;gt;, wie zum Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt[3]{125}&amp;lt;/math&amp;gt;. Bei einer Quadratwurzel (''b'' = 2), wird der Exponent häufig freigelassen, z.B. &amp;lt;math&amp;gt;5 = \sqrt{25}&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Fakultät:''' Die Fakultät einer Zahl ist das Produkt aller positiven natürlichen Zahlen, die kleiner oder gleich dieser Zahl sind&lt;br /&gt;
**Beispiel: 5!= 5 &amp;amp;#183; 4 &amp;amp;#183; 3 &amp;amp;#183; 2 &amp;amp;#183; 1 = 120&lt;br /&gt;
**ein Spezialfall ist 0! = 1&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Binomialkoeffizient:''' Der Binomialkoeffizient  ‎&amp;lt;math&amp;gt;\binom{N}{k}&amp;lt;/math&amp;gt; (gesprochen „''n'' über ''k''“) gibt an wie viele Kombinationen einer Anzahl von ''k'' Objekten aus einer Menge von ''n'' voneinander unterscheidbaren Objekten gezogen werden kann, ohne die Reihenfolge zu beachten und ohne Zurücklegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Betrag:''' Der Betrag einer Zahl ist ihr Abstand zu null. Auch: Absolutwert oder Absolutbetrag. Geschrieben wird er als |''x''|, z.B. |-5.54| = 5.54&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Ableitung:''' Die (erste) Ableitung oder Differentiation einer Funktion bildet die Steigung der Funktion ab. Eine Zusammenfassung mit Ableitungsregeln und Sonderfällen findet sich in der [https://de.wikipedia.org/wiki/Differentialrechnung#Ableitungsberechnung deutschsprachigen Wikipedia]. Notiert wird die Ableitung einer Funktion  häufig als &amp;lt;math&amp;gt;f'(x)&amp;lt;/math&amp;gt; (Lagrange-Notation) oder &amp;lt;math&amp;gt;\frac{d f(x)}{dx}&amp;lt;/math&amp;gt; (Leibniz-Notation, gesprochen &amp;quot;d f von x nach d x&amp;quot;).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Integral:''' Integral ist ein Oberbegriff für bestimmte und unbestimmte Integrale. &lt;br /&gt;
** Das '''bestimmte Integral''' einer Funktion ''f'' ist eine Zahl und wird bestimmt genannt, weil es das Integral einer Funktion in einem gegebenen Intervall ist. Zum Beispiel ergibt das Integral einer reellen Funktion ''f''(''x'') im Intervall ''a &amp;amp;le; x &amp;amp;le; b'' die Fläche unter dem Funktionsgraphen von ''f''(''x'') in den Intervallgrenzen ''a'' und ''b'' an. Funktionsabschnitte, bei denen ''f''(''x'') &amp;lt; 0 ist, werden negativ in die Flächenberechnung gezählt. Dabei schreibt man &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**Das unbestimmte Intervall einer Funktion ''f'' ist ihre Stammfunktion ''F''. Die erste Ableitung von ''F'' ist ''f''. Aufgrund der o.g. Ableitungsregeln hat eine Funktion ''f'' nicht eine einzige Stammfunktion, sondern viele. Beispielsweise sind &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 5&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;F(x) = x^{2} + 470&amp;lt;/math&amp;gt; Stammfunktionen von &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = 2x&amp;lt;/math&amp;gt;, da Summanden, die nicht die Variable x enthalten, in der Ableitung wegfallen. Die Stammfunktion wird benötigt, um bestimmte Integrale einer Funktion zu berechnen. Dabei gilt &amp;lt;math&amp;gt;\int_{a}^{b} f(x) = F(b) - F(a) \,dx&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei die rechte Seite verkürzt notiert werden kann als &amp;lt;math&amp;gt;[F(x)]_a^b&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe der Logik und logische Operatoren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Proposition:''' eine Aussage oder ein Satz, der wahr oder falsch sein kann, aber nicht beides gleichzeitig. Damit ist die Proposition ein Grundbaustein für die Untersuchung logischer Argumente und Schlussfolgerungen. Das bedeutet, dass jede Proposition eine klare Bedeutung hat, die entweder wahr oder falsch ist, aber nicht beides zugleich. Propositionen werden oft mit Buchstaben wie ''p'', ''q'', ''r'' usw. symbolisiert, um in komplexeren logischen Ausdrücken verwendet zu werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitswert''': ein logischer Wert, der angibt, ob eine Aussage wahr oder falsch ist, oft mit ''w'' und ''f'' oder ''t'' und ''f'' (true/false) abgekürzt. Wenn man von diesen zwei Wahrheitswerten, also wahr oder falsch ausgeht, spricht man von zweiwertiger Logik. Der Wahrheitswert einer Aussage ist abhängig vom Kontext und den zugrundeliegenden Annahmen oder Prämissen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Verbindung:''' Operator, der Aussagen miteinander verknüpft. Damit können neue Aussagen gebildet und Beziehungen zwischen Aussagen untersucht werden. &lt;br /&gt;
**Konjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;UND&amp;quot;. Eine Konjunktion ist wahr, wenn beide Aussagen, die sie verknüpft, wahr sind, ansonsten ist sie falsch (false). Ihr Symbol ist &amp;amp;and;&lt;br /&gt;
**Disjunktion: die Verknüpfung zweier Aussagen durch das logische &amp;quot;ODER&amp;quot;. Eine Disjunktion ist wahr, wenn mindestens eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist; Sie ist nur dann falsch, wenn beide Aussagen falsch sind; ihr Symbol ist &amp;amp;or;&lt;br /&gt;
***exklusive Disjunktion: ist wahr, wenn genau eine der beiden Aussagen, die sie verknüpft, wahr ist, und falsch, wenn beide Aussagen gleichzeitig wahr oder beide gleichzeitig falsch sind. Häufig wird sie mit &amp;amp;#8891; symbolisiert.&lt;br /&gt;
**Implikation: eine logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der die Wahrheit der ersten Aussage die Wahrheit der zweiten Aussage bestimmt. Die Implikation wird oft mit &amp;quot;wenn..., dann...&amp;quot; ausgedrückt. Ihr Symbol ist &amp;amp;rarr;&lt;br /&gt;
**Äquivalenz: eine gegenseitige logische Beziehung zwischen zwei Aussagen, bei der beide Aussagen entweder gleichzeitig wahr oder gleichzeitig falsch sind. Eine Äquivalenz zwischen zwei Aussagen wird oft mit dem Begriff &amp;quot;wenn und nur wenn&amp;quot; oder &amp;quot;genau dann, wenn&amp;quot; ausgedrückt. Sie bedeutet, dass die Wahrheit der einen Aussage die Wahrheit der anderen impliziert und umgekehrt. Ihr Symbol ist &amp;amp;hArr;&lt;br /&gt;
**Negation: die Verneinung einer Aussage. Sie wird verwendet, um eine Aussage in ihre entgegengesetzte Form umzuwandeln. Ihr Symbol ist &amp;amp;not;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Wahrheitstabelle:''' Methode in der Logik, um alle möglichen Wahrheitswerte einer logischen Verbindung oder Funktion systematisch darzustellen. Sie zeigt alle Kombinationen von Wahrheitswerten für die beteiligten Aussagen und gibt den resultierenden Wahrheitswert der Verbindung an.&lt;br /&gt;
**Man identifiziert zuerst alle relevanten Propositionen oder Variablen und jede mögliche Kombination der Wahrheitswerte dieser Propositionen. Bei ''n'' Propositionen gibt es &amp;lt;math&amp;gt;2^{n}&amp;lt;/math&amp;gt; Kombinationen von Wahrheitswerten&lt;br /&gt;
**Für die einzelnen Kombinationen wird jeweils der Wahrheitswert errechnet und tabellarisch abgetragen&lt;br /&gt;
**Beispiel: Es gilt für die Aussagen ''p'' und ''q'' die Konjunktion ''p''&amp;amp;and;''q'', das heißt, die Konjunktion wird dann wahr, wenn ''p'' und ''q'' wahr sind. Die Wahrheitstabelle für diesen Fall könnte sein:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot; style=&amp;quot;margin:auto&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+ Wahrheitstabelle für ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
! ''p'' !! ''q'' !! ''p''&amp;amp;and;''q''&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || w || w&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| w || f || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || w || f&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| f || f || f&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Gültigkeit &amp;amp; Korrektheit'''&lt;br /&gt;
**Die Gültigkeit eines Arguments oder einer logischen Formel sagt aus, ob die Schlussfolgerung aus den gegebenen Prämissen logisch folgt, sie ist also eine Aussage über die Struktur des Arguments. Die Schlussfolgerung eines gültigen Arguments muss wahr sein, wenn seine Prämissen wahr sind, unabhängig vom tatsächlichen Wahrheitsgehalt der Prämissen oder Schlussfolgerung.&lt;br /&gt;
**Die Korrektheit eines Arguments betrifft die Wahrheit der Prämissen und der Schlussfolgerung. Ein korrektes Argument ist, wenn die Prämissen wahr sind und auch die Schlussfolgerung wahr ist. Ein korrektes Argument ist also immer gültig, aber ein gültiges Argument nicht zwingend korrekt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Schlussregeln''': methodische Vorgehensweisen, um aus gegebenen Prämissen logisch gültige Schlussfolgerungen zu ziehen&lt;br /&gt;
**Modus ponens (Befolgung): Wenn ''p'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Modus tollens (Verneinung): Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q'' falsch ist, dann ist ''p'' falsch&lt;br /&gt;
**Hypothetischer Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;rarr;''q'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr.&lt;br /&gt;
**Disjunktiver Syllogismus: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und &amp;amp;not;''p'' wahr ist, dann ist ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Konjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist und ''q'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;and;''q'' wahr ist, dann sind ''p'' und ''q'' wahr.&lt;br /&gt;
**Einführung und Elimination von Disjunktionen: &lt;br /&gt;
***Einführung: Wenn ''p'' wahr ist, dann ist ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr.&lt;br /&gt;
***Elimination: Wenn ''p''&amp;amp;or;''q'' wahr ist und ''p''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist und ''q''&amp;amp;rarr;''r'' wahr ist, dann ist ''r'' wahr.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Quantor/Quantifikator:''' Ausdruck, der angibt, wie viele oder welche Elemente einer Menge eine bestimmte Eigenschaft erfüllen. Die zwei grundlegensten Quantoren sind: &lt;br /&gt;
**Allquantor: sagt aus, dass eine bestimmte Eigenschaft für alle Elemente einer Menge gilt; Symbol: &amp;amp;forall;&lt;br /&gt;
**Existenzquantor: sagt aus, dass es mindestens ein Element in einer Menge gibt, für das eine bestimmte Eigenschaft gilt; Symbol: &amp;amp;exist;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Analysis&amp;diff=6248</id>
		<title>Analysis</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Analysis&amp;diff=6248"/>
		<updated>2024-09-02T14:07:04Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Analysis ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit kontinuierlichen Prozessen, Veränderungen und Strukturen befasst. Sie bietet Wege zur Untersuchung von Funktionen und ihren Eigenschaften, Grenzwerten und Stetigkeit. Weiterhin schließt sie die Differential- und Integralrechnung ein. Auch hierzu gibt es eine [https://www.youtube.com/watch?v=WUvTyaaNkzM&amp;amp;list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr Videoreihe] von 3Blue1Brown mit visuellen Erklärungen zu den Grundlagen der Analysis (Stand August 2024). Auf dieser Hauptseite werden ausgewählte Grundbegriffe der Analysis erklärt. Darüber hinaus beschäftigen sich drei Unterseiten mit Konvolution, Fourier- und Wavelet-Transformationen, die eine wichtige Grundlage für Signalanalyse und -verarbeitung bilden. Sie finden unter anderem Anwendung in der Auswertung von (f)MRT- und EEG-Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Nav|Navigation|Analysis|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Funktion==&lt;br /&gt;
Eine Funktion (auch Abbildung) ist die Beziehung zweier Mengen, oft Eingabemenge (oder Definitionsbereich) und Ausgabemenge (oder Wertemenge, Zielbereich), die jedem Element der Eingabemenge (Funktionsargument, unabhängige Variable) genau ein Element der Ausgabemenge (Funktionswert, abhängige Variable) zuordnet. Bildlich gesprochen sagt die Funktion, wie das Funktionsargument in den Funktionswert übersetzt werden kann. Zum Beispiel ordnet die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; mittels &amp;lt;math&amp;gt;y = f(x) = x^2 + 5&amp;lt;/math&amp;gt; jedem Funktionsargument &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; einen Funktionswert &amp;lt;math&amp;gt;y&amp;lt;/math&amp;gt; zu. Allgemein würde man hier schrieben &amp;lt;math&amp;gt;f: X \rightarrow Y&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei &amp;lt;math&amp;gt;X&amp;lt;/math&amp;gt; die Eingabemenge ist und &amp;lt;math&amp;gt;Y&amp;lt;/math&amp;gt; die Ausgabemenge. Dabei können Funktionen analytisch, grafisch oder tabellarisch dargestellt werden. Analytisch ist die eben genannte Schreibweise, die den Funktionswert abhängig vom Funktionsargument beschreibt. Grafisch kann eine Funktion als Verlauf in einem Diagramm dargestellt werden und tabellarisch als Liste von Funktionsargumenten und den jeweils zugeordneten Funktionswerten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Folge==&lt;br /&gt;
Eine Folge ist eine Liste von Elementen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten. Diese kann man durch eine Formel definieren. Dabei ordnet eine Folge a jedem natürlichen Index n einen ein Element an zu. Beispielsweise gibt es die Arithmetische Folge, bei der die Differenz von zwei aufeinanderfolgenden Elementen konstant ist, das heißt jedes Element ist die Summe des vorherigen Elements und der konstanten Differenz &amp;lt;math&amp;gt;d&amp;lt;/math&amp;gt;. Definieren würde man eine arithmetische Folge so: &amp;lt;math&amp;gt;a_{n} = a_{1}+(n-1)d&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grenzwert==&lt;br /&gt;
Einfach ausgedrückt ist der Grenzwert (auch Limes) &amp;lt;math&amp;gt;L&amp;lt;/math&amp;gt; einer Funktion (z.B. &amp;lt;math&amp;gt;f(x)&amp;lt;/math&amp;gt;) ein Wert, dem sich diese Funktion nähert, wenn man ihre Variable (&amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;) einem bestimmten Wert (&amp;lt;math&amp;gt;a&amp;lt;/math&amp;gt;) annähert. Zum Beispiel nähert sich die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = x^{-2}&amp;lt;/math&amp;gt; der Null an, wenn &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; sich unendlich annähert. Das heißt in diesem Falle, je größer der Wert von &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;, den man in die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; einsetzt, ist, desto näher ist er an unendlich und desto näher ist auch der Funktionswert von &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; an null. Geschrieben wird das im allgemeinen &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to a}(f(x)) = L&amp;lt;/math&amp;gt; und im Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to \infty}x^{-2} = 0&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Stetigkeit==&lt;br /&gt;
Eine Funktion ist stetig an einem Punkt, wenn der Grenzwert der Funktion an diesem Punkt existiert und gleich dem Funktionswert an diesem Punkt ist. Anschaulich bedeutet dies, dass der Graph der Funktion ohne Unterbrechung gezeichnet werden kann.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ableitung &amp;amp; Integration==&lt;br /&gt;
Die Ableitung einer Funktion an einem Punkt beschreibt die Steigung der Tangente an den Graphen der Funktion in diesem Punkt. Das Integral einer Funktion beschreibt die Fläche unter dem Graphen der Funktion zwischen zwei Punkten. Kurze Erklärungen zu Ableitung und Integration finden sich auf der Seite [[Grundbegriffe Mathematik|Grundbegriffe Mathematik]].&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Analysis&amp;diff=6247</id>
		<title>Analysis</title>
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		<updated>2024-09-02T14:06:39Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Analysis ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit kontinuierlichen Prozessen, Veränderungen und Strukturen befasst. Sie bietet Wege zur Untersuchung von Funktionen und ihren Eigenschaften, Grenzwerten und Stetigkeit. Weiterhin schließt sie die Differential- und Integralrechnung ein. Auch hierzu gibt es eine [https://www.youtube.com/watch?v=WUvTyaaNkzM&amp;amp;list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr Videoreihe] von 3Blue1Brown mit visuellen Erklärungen zu den Grundlagen der Analysis (Stand August 2024). Auf dieser Hauptseite werden ausgewählte Grundbegriffe der Analysis erklärt. Darüber hinaus beschäftigen sich drei Unterseiten mit Konvolution, Fourier- und Wavelet-Transformationen, die eine wichtige Grundlage für Signalanalyse und -verarbeitung bilden. Sie finden unter anderem Anwendung in der Auswertung von (f)MRT- und EEG-Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Nav|Navigation|Analysis|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Funktion==&lt;br /&gt;
Eine Funktion (auch Abbildung) ist die Beziehung zweier Mengen, oft Eingabemenge (oder Definitionsbereich) und Ausgabemenge (oder Wertemenge, Zielbereich), die jedem Element der Eingabemenge (Funktionsargument, unabhängige Variable) genau ein Element der Ausgabemenge (Funktionswert, abhängige Variable) zuordnet. Bildlich gesprochen sagt die Funktion, wie das Funktionsargument in den Funktionswert übersetzt werden kann. Zum Beispiel ordnet die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; mittels &amp;lt;math&amp;gt;y = f(x) = x^2 + 5&amp;lt;/math&amp;gt; jedem Funktionsargument &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; einen Funktionswert &amp;lt;math&amp;gt;y&amp;lt;/math&amp;gt; zu. Allgemein würde man hier schrieben &amp;lt;math&amp;gt;f: X \rightarrow Y&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei &amp;lt;math&amp;gt;X&amp;lt;/math&amp;gt; die Eingabemenge ist und &amp;lt;math&amp;gt;Y&amp;lt;/math&amp;gt; die Ausgabemenge. Dabei können Funktionen analytisch, grafisch oder tabellarisch dargestellt werden. Analytisch ist die eben genannte Schreibweise, die den Funktionswert abhängig vom Funktionsargument beschreibt. Grafisch kann eine Funktion als Verlauf in einem Diagramm dargestellt werden und tabellarisch als Liste von Funktionsargumenten und den jeweils zugeordneten Funktionswerten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Folge==&lt;br /&gt;
Eine Folge ist eine Liste von Elemetnen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten. Diese kann man durch eine Formel definieren. Dabei ordnet eine Folge a jedem natürlichen Index n einen ein Element an zu. Beispielsweise gibt es die Arithmetische Folge, bei der die Differenz von zwei aufeinanderfolgenden Elementen konstant ist, das heißt jedes Element ist die Summe des vorherigen Elements und der konstanten Differenz &amp;lt;math&amp;gt;d&amp;lt;/math&amp;gt;. Definieren würde man eine arithmetische Folge so: &amp;lt;math&amp;gt;a_{n} = a_{1}+(n-1)d&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grenzwert==&lt;br /&gt;
Einfach ausgedrückt ist der Grenzwert (auch Limes) &amp;lt;math&amp;gt;L&amp;lt;/math&amp;gt; einer Funktion (z.B. &amp;lt;math&amp;gt;f(x)&amp;lt;/math&amp;gt;) ein Wert, dem sich diese Funktion nähert, wenn man ihre Variable (&amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;) einem bestimmten Wert (&amp;lt;math&amp;gt;a&amp;lt;/math&amp;gt;) annähert. Zum Beispiel nähert sich die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = x^{-2}&amp;lt;/math&amp;gt; der Null an, wenn &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; sich unendlich annähert. Das heißt in diesem Falle, je größer der Wert von &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;, den man in die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; einsetzt, ist, desto näher ist er an unendlich und desto näher ist auch der Funktionswert von &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; an null. Geschrieben wird das im allgemeinen &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to a}(f(x)) = L&amp;lt;/math&amp;gt; und im Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to \infty}x^{-2} = 0&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Stetigkeit==&lt;br /&gt;
Eine Funktion ist stetig an einem Punkt, wenn der Grenzwert der Funktion an diesem Punkt existiert und gleich dem Funktionswert an diesem Punkt ist. Anschaulich bedeutet dies, dass der Graph der Funktion ohne Unterbrechung gezeichnet werden kann.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ableitung &amp;amp; Integration==&lt;br /&gt;
Die Ableitung einer Funktion an einem Punkt beschreibt die Steigung der Tangente an den Graphen der Funktion in diesem Punkt. Das Integral einer Funktion beschreibt die Fläche unter dem Graphen der Funktion zwischen zwei Punkten. Kurze Erklärungen zu Ableitung und Integration finden sich auf der Seite [[Grundbegriffe Mathematik|Grundbegriffe Mathematik]].&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Computer&amp;diff=6246</id>
		<title>Computer</title>
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		<updated>2024-09-02T14:00:02Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Ein Computer ist ein elektronisches Gerät, das Daten gemäß einer Reihe von Anweisungen oder einem Programm verarbeitet, speichert und ausgibt. Computer können durch Software oder Programme gesteuert werden, die ihnen Anweisungen geben, was zu tun ist. Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick, wie moderne Computer aufgebaut sind (in diesem Fall meint man Computer, wie sie häufig als Desktops oder Laptops für die breite Anwendung gebaut sind), wie man von elektronischen Signalen zu Programmen kommt und wie mehrere Computer in einem Netzwerk kommunizieren können. Der Artikel ist nur als Einstieg zu verstehen und verlinkt einige weiterführende Ressourcen.&lt;br /&gt;
  &lt;br /&gt;
=Anatomie: Hardware, Software, Firmware=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hardware''' ist die physische Seite des Computers: seine Bauteile (s. Abb.). Hardware sind auch externe Geräte wie Monitore, Tastaturen und Lautsprecher. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Software''' ist die virtuelle Seite des Computers. Sie beinhaltet Daten und Programme, die der Hardware Anweisungen geben, wie bestimmte Aufgaben zu lösen sind. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Firmware''' ist Software, die speziell für ein Hardwareteil bzw. für einen spezifischen Zweck an einem Hardwareteil erstellt wurde (z.B. das BIOS eines Computersystems).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Computerhardware.png|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Verbindung von Hardware und Software=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Hardware von Computern bearbeitet Aufgaben, die durch Nutzer:innen bzw. durch Programme gestellt werden. Dabei sind Programme die Schnittstelle zwischen Nutzer:innen und Computerhardware, indem sie festlegen, welche Konsequenzen aus den Eingaben des:r Nutzer:in folgen, z.B. &amp;quot;Ein Mausklick auf diese Schaltfläche bedeutet, dass ein Feld im Fenster rot wird&amp;quot;. Einen Einstieg dazu liefert zum Beispiel Bettina Bair in [https://www.youtube.com/watch?v=AkFi90lZmXA &amp;quot;Inside your computer&amp;quot;] (Zugriff 20.11.23).&lt;br /&gt;
Diese Eingaben und Konsequenzen sind in menschlicher Sprache einfach auszudrücken, für den Computer aber sehr komplexe Befehle. Im Folgenden wird die Kommunikation zwischen Nutzer:in, Software und Hardware beschrieben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Für die Hardware von Computern ist jede Information als eine Folge von binären Ziffern repräsentiert, die jeweils 1 oder 0 sein können. Dafür gibt es sogenannte Transistoren, also Halbleiterbauelemente, die (vereinfacht) entweder an- oder ausgeschaltet sein können. Verbindet man eine Reihe dieser Transistoren lassen sich mit ihrer Kombination von An- und Aus-Zuständen logische Operationen durchführen. Diese Verbindungen heißen Logikgatter (logic gates). Für eine Veranschaulichung dieser Kombinationen ist die Videoreihe [https://www.youtube.com/watch?v=QZwneRb-zqA &amp;quot;Exploring how computers work&amp;quot;] von Sebastian Lague (Zugriff 20.11.23) sehr empfehlenswert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Speichern von Information wird über Bauteile realisiert, die binäre Zustände annehmen und beibehalten können (z.B. Flipflops). Diese können auch kombiniert werden, um mehr oder komplexere Infomation zu speichern (z.B. in Caches oder RAM). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Aufgaben, die Nutzer:innen oder Programme an den Computer stellen, werden also in so basale Instruktionen zerlegt, dass sie durch eine Folge von Nullen und Einsen repräsentiert werden können. Beispielsweise zeigt Sebastian Lague in seinem Video, wie sich Rechenaufgaben binär darstellen lassen. Durch die Kombination vieler einfacher Instruktionen ergeben sich sehr komplexe Abläufe, die letztendlich dazu führen, dass wir als Nutzer:innen ein Resultat sehen können, z.B. durch die Anzeige auf einem Bildschirm. Die Sprache, in der die Instruktionen für die Hardware geschrieben sind, nennt man Maschinensprache (machine code). Da diese Sprache aber jede einzelne Operation der Hardware codiert, wird selten direkt in Maschinensprache programmiert. Es gibt eine Abstraktionsebene darüber auch Assemblersprachen, die binäre Maschinensprache in menschen-lesbare Befehle übersetzen, aber auch hier werden alle Instruktionen an die Hardware codiert. Am häufigsten wird daher in höheren Programmiersprachen gearbeitet. Diese sind komplexer als Maschinen- oder Assemblersprache und können nicht unmittelbar von der Hardware verstanden werden. Dadurch lassen sich komplexere Befehle formulieren, ohne dass Nutzer:innen jeden Rechenschritt der Hardware händisch festlegen müssen. Der Code höherer Programmiersprachen wird dann einem Compiler in Maschinensprache übersetzt, also in einzelne Instruktionen an die Hardware zerlegt. Diese Instruktionen werden in einem Speicher abgelegt, aus der die CPU des Computers jede Instruktion einzeln ausliest, diese zerlegt und bearbeitet und dann entsprechende Resultate produziert (z.B. Ergebnisse in einen Speicher schreiben oder an ein Outputgerät schicken). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Als stark vereinfachtes Beispiel stelle man sich vor, dass ein:e Nutzer:in ein Taschenrechner-Programm auf dem Computer verwendet. Auf der Nutzer:innenseite bedeutet das, die Buttons der virtuellen Oberfläche des Taschenrechners zu drücken, um Eingaben zu tätigen, und sich nachfolgend das Ergebnis anzusehen. Für die Hardware muss dieser Prozess aber noch feiner gestückelt sein, z.B. muss bei einem Click auf einen Button die Mausposition abgefragt und in eine Eingabe übersetzt werden (Zahlen, Rechenzeichen, Bestätigung). Daraus wird eine Rechenaufgabe formuliert und von der CPU bearbeitet. Nachfolgend muss ein Bild erstellt werden, das dem:r Nutzer:in auf dem Bildschirm angezeigt wird und das Ergebnis repräsentiert. Und selbst dieser Ablauf ist noch eine grobe Vereinfachung dessen, was letztendlich binär in Maschinensprache an die Hardware übergeben wird, um ein Rechenergebnis zu erzeugen. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um aus höheren Programmiersprachen Instruktionen an die Hardware zu generieren, können nicht nur Compiler genutzt werden, sondern auch sogenannte Interpreter. Ein Compiler übersetzt den gesamten Code in der höheren Sprache auf einmal. Dabei wird häufig eine Datei erstellt, die unabhängig vom Compiler ausgeführt werden kann. Ein Interpreter übersetzt jede Zeile oder jede Aussage in einer höheren Sprache einzeln und übergibt sie der Hardware. Das heißt, Code in einer höheren Programmiersprache, die Interpreter nutzt, kann auch nur durch einen solchen ausgeführt werden. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von kompilierten und interpretierten Sprachen. Beispiele sind C, C++ und Rust für kompilierte und PHP, Python und R für interpretierte Sprachen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Dateien, Ordner, Speicherorte=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Datei==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Information auf dem Computer zu speichern, werden Dateien angelegt. Eine Datei ist zunächst eine Zusammenfassung von gleichartigen Daten, die einen Namen und ein Format hat. Dabei ist das Format abhängig vom Inhalt der Datei, z.B. Text, Bilder oder Ton. Bei vielen Dateien kann man ihr Format an ihrer Endung (engl. file extension) erkennen (z.B. .txt für Textdateien oder .exe für ein ausführbares Programm).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Ordner==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ordner (auch Verzeichnisse, engl. folder/directory) sind Strukturen, die es erlauben, Dateien zu gruppieren und zu strukturieren, analog zu einem echten Ordner, in dem Papier eingeheftet ist. In einem Ordner können Dateien oder weitere Ordner liegen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Speicherorte==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Jede Datei und jeder Ordner haben einen Speicherort, das ist die Stelle im System, an der sie abgelegt sind. Dieser Ort hat immer einen Dateipfad, der den Weg durch die Ordner und Unterordner beschreibt, in denen eine Datei abgelegt ist. In Windows kanne in Dateipfad zum Beispiel so aussehen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
C:\Users\Benutzername\Documents\sample.txt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In diesem Fall liegt die Datei im Dokumente-Ordner des Benutzers &amp;quot;Benutzername&amp;quot;. Das Laufwerk C: am Anfang des Dateipfads ist die aktive primäre Festplatte, auf der auch das Betriebssystem gespeichert ist. Ein Speicherort muss aber nicht zwingend auf dieser Festplatte liegen, er kann auch auf einer anderen internen oder externen Festplatte oder in einem Netzwerk (z.B. auf einem Server) sein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Server=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Der Begriff Server hat zwei Bedeutungen. Einerseits gibt es die Hardware &amp;quot;Server&amp;quot; (auch Host oder Hostrechner), die ein Gerät ist, das anderen Geräten (sog. clients) in einem Netzwerk u.a. Programme und Daten bereitstellt. Andererseits gibt es die Software &amp;quot;Server&amp;quot;, die einer Client-Software Funktionalitäten, Programme oder Daten bereitstellt. Ein Host kann einen oder mehrere Server (Software) beherbergen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ein Server kann von Clients über ein lokales Netzwerk oder auch das Internet erreicht werden. Dabei kommunizieren sie über ein gemeinsames Protokoll (analog zu einer Sprache). Der Client stellt dabei Anfragen, die dann vom Server bearbeitet werden, wie z.B. ein Abruf von Daten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Um Programme auf einem Server auszuführen kann man u.a. Remote-Desktop-Protokolle (RDP) nutzen. Dabei loggt sich ein Client (z.B. der lokale Rechner einer Person) auf dem Server ein und kann dann auf dem Server arbeiten. Dabei werden die Eingaben der Person vom Client über das RDP an den Server kommuniziert und die Antworten auf den Client projiziert. Das sieht dann z.B. so aus, dass auf dem lokalen Rechner ein Fenster offen ist, auf dem man das Bild des Betriebssystems auf dem Server sieht (beispielsweise dessen Windows-Umgebung). Beispielsweise bietet das ZIH der TU Dresden einen [https://tu-dresden.de/zih/dienste/service-katalog/zusammenarbeiten-und-forschen/terminalserver Terminalserver] zur Nutzung in der Lehre an, auf dem unter anderem auch die Statistiksoftware SPSS genutzt werden kann. Der Zugriff auf diesen Server wird zum Beispiel [https://faq.tickets.tu-dresden.de/otrs/public.pl?Action=PublicFAQZoom;ItemID=452 hier] erklärt.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6245</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6245"/>
		<updated>2024-09-02T13:42:49Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. Diese Visualisierung ist eigentlich für kontinuierliche Daten gemacht, die Funktionsweise der komplexen Exponentialfunktion ist aber analog zu diskreten Signalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Damit findet die DFT zum Beispiel Anwendung in der Signal- und Bildverarbeitung, um Frequenzen in Signalen zu untersuchen und zu filtern.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation für kontinuierliche Daten wird verwendet, um ein zeitkontinuierliches Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen. Sie hilft auch hier dabei, zu verstehen, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und mit welchen Amplituden und Phasen sie auftreten. Sie ist für ein Signal &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; wie folgt definiert: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X(f) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  x(t) \cdot e^{-i 2 \pi f t} dt&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; ist das ursprüngliche Signal aus der Zeitdomäne&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt;  ist die Fouriertransformierte des Signals &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; und ist eine Funktion der Frequenz ''f''. Diese Funktion gibt an, wie stark (Amplitude) die Frequenz ''f'' im Signal vertreten ist und wie sie verschoben ist (Phase).&lt;br /&gt;
*''f'' ist die Frequenzvariable, welche Frequenzkomponente betrachtet wird (analog zum ''k'' der DFT)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i 2 \pi f t}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der komplexe Exponentialterm, der die Frequenz ''f'' repräsentiert und das Signal auf diese Frequenz projiziert. Auch hier sei auf die visuelle Erklärung von [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) verwiesen.&lt;br /&gt;
*''dt'' ist das Differentialelement in der Zeitdomäne, das die kontinuierliche Integration anzeigt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Damit erhält man auch hier für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024). Da man aber zur Betrachtung der Frequenzkomponenten über die Zeit hinweg das Signal in diskrete Zeitfenster einteilen muss, wird die Information über die Entwicklung der Frequenzkomponenten verringert. Um diese Entwicklung kontinuierlich abzubilden, eignen sich [[Wavelet-Transformation|Wavelet-Transformationen]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Inverse Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die ursprüngliche Funktion &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; kann auch aus der Fouriertransformierten &amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt; zurückgewonnen werden durch die Inverse Fouriertransformation. Hierzu integriert man über alle Frequenzen ''f'', um das Signal in der Zeitdomäne &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; zu rekonstruieren:&amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;x(t) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  X(f) \cdot e^{i 2 \pi f t} df&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dieses Prinzip macht man sich zum Beispiel in der Audiobearbeitung zunutze. Beispielsweise kann man ein Signal in die Frequenzdomäne transformieren, dort die Stärke einzelner Frequenzen auf Null setzen und das Ergebnis rücktransformieren. So können störende Frequenzen aus Audiosignalen entfernt bzw. gefiltert werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Filter=&lt;br /&gt;
Filter für Signale werden genutzt, um unerwünschte Frequenzkomponenten zu entfernen. Dabei kann man Filter nach den Frequenzbereichen, die sie durchlassen (pass) oder blockieren (stop) unterscheiden:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tiefpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen unterhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert höhere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um Daten zu glätten, Hochfrequenzrauschen zu entfernen (z.B. im MR-Signal)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hochpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen oberhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert tiefere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um hohe Frequenzen zu verstärken, um u.a. in der Bildverarbeitung Kanten im Bild zu detektieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes passieren und blockiert Frequenzen ober- und unterhalb dieses Bandes&lt;br /&gt;
*wird z.B. in der Tonbearbeitung genutzt, um Störungen außerhalb des menschlichen Sprachbereichs zu filtern, um Daten zu sparen und Rauschen zu reduzieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandsperrfilter oder Kerbfilter (notch filter)'''&lt;br /&gt;
*blockiert Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes und lässt Frequenzen außerhalb des Bandes passieren&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um spezifische Störgeräusche in Audiosignalen zu entfernen&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6244</id>
		<title>Wavelet-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6244"/>
		<updated>2024-09-02T13:40:29Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt. Ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Morlet_wavelet Morlet-Wavelet] (engl. Wikipedia, Stand August 2024) ist eine spezielle Art von Wavelet, das durch die Kombination einer Sinuswelle und einer Gaußschen Hüllkurve definiert ist. &lt;br /&gt;
[[Datei:Morlet.png|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzip=&lt;br /&gt;
Die Wavelet-Transformation ist wie folgt definiert:&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;W(a,b) = \int_{m=\infty}^{-\infty} x(t)\cdot \psi \cdot (\frac{t-b}{a})  dt &amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Größen in der Formel sind wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*''W''(''a'',''b'') ist der Wavelet-Koeffizient für die Skala ''a'' und Verschiebung ''b''&lt;br /&gt;
*''a'' ist der Skalierungsfaktor, also wie stark das Wavelet gestreckt/gestaucht wird&lt;br /&gt;
*''b'' ist der Verschiebungsfaktor, also wi auf der ''x''-Achse das Wavelet positioniert wird&lt;br /&gt;
*für &amp;lt;math&amp;gt;\psi&amp;lt;/math&amp;gt; setzt man die Funktion des Wavelets ein. Z.B. ist das Morlet-Wavelet definiert als: &amp;lt;math&amp;gt;\frac{1}{\sqrt{\sigma \sqrt{\pi}}} \exp\left(-\frac{t^2}{2\sigma^2}\right) \cos(2 \pi f_0 t)&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**&amp;lt;math&amp;gt;\exp(x) = e^{x}&amp;lt;/math&amp;gt; ist hier die Schreibweise der Exponentialfunktion mit der Basis ''e'' (Eulersche Zahl) und dem Exponenten ''x''. Im Morlet-Wavelet steht anstelle von ''x'' die Gaußsche Hüllkurve.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Vereinfacht beschrieben, wird das Wavelet zuerst gestaucht oder gestreckt und dann über jeden Punkt eines Signals ''x''(''t'') geschoben und dort mit dem Signal gefaltet. Dabei erhält man den Wavelet-Koeffizienten, der angibt, wie stark das Signal an einer Stelle mit dem Wavelet übereinstimmt, d.h. wie stark die Schwingung des Wavelets im Signal vertreten ist. Dies wiederholt man über alle Punkte des Signals, um zu sehen, wie sich die Übereinstimmung über die Zeit hinweg verändert. Tut man das für verschiedene, unterschiedlich stark gestreckte Wavelets, erhält man diese Zeitreihe von Übereinstimmungen für verschiedene Frequenzanteile. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wie auch bei der Fourier-Transformation kann man so sehen, wie sich die Frequenzkomponenten in einem Signal über die Zeit verändern. Dabei ist der Unterschied, dass man bei der Fouriertransformation mehrere Zeitintervalle betrachten muss, d.h. man erhält die Information über die Frequenzkomponenten eingeteilt in &amp;quot;Zeitfenster&amp;quot;, während die Wavelet-Transformation die Zeitreihe der Frequenzkomponenten kontinuierlich abbilden kann. Damit kann man auch hier ein Sprektrogramm erstellen, wie es bereits im Artikel zur [[Fourier-Transformation|Fourier-Transformation]] erwähnt wurde.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6243</id>
		<title>Wavelet-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6243"/>
		<updated>2024-09-02T13:40:10Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt. Ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Morlet_wavelet Morlet-Wavelet] (engl. Wikipedia, Stand August 2024) ist eine spezielle Art von Wavelet, das durch die Kombination einer Sinuswelle und einer Gaußschen Hüllkurve definiert ist. &lt;br /&gt;
[[Datei:Morlet.png|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;br /&gt;
Die Wavelet-Transformation ist wie folgt definiert:&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;W(a,b) = \int_{m=\infty}^{-\infty} x(t)\cdot \psi \cdot (\frac{t-b}{a})  dt &amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Größen in der Formel sind wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*''W''(''a'',''b'') ist der Wavelet-Koeffizient für die Skala ''a'' und Verschiebung ''b''&lt;br /&gt;
*''a'' ist der Skalierungsfaktor, also wie stark das Wavelet gestreckt/gestaucht wird&lt;br /&gt;
*''b'' ist der Verschiebungsfaktor, also wi auf der ''x''-Achse das Wavelet positioniert wird&lt;br /&gt;
*für &amp;lt;math&amp;gt;\psi&amp;lt;/math&amp;gt; setzt man die Funktion des Wavelets ein. Z.B. ist das Morlet-Wavelet definiert als: &amp;lt;math&amp;gt;\frac{1}{\sqrt{\sigma \sqrt{\pi}}} \exp\left(-\frac{t^2}{2\sigma^2}\right) \cos(2 \pi f_0 t)&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**&amp;lt;math&amp;gt;\exp(x) = e^{x}&amp;lt;/math&amp;gt; ist hier die Schreibweise der Exponentialfunktion mit der Basis ''e'' (Eulersche Zahl) und dem Exponenten ''x''. Im Morlet-Wavelet steht anstelle von ''x'' die Gaußsche Hüllkurve.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Vereinfacht beschrieben, wird das Wavelet zuerst gestaucht oder gestreckt und dann über jeden Punkt eines Signals ''x''(''t'') geschoben und dort mit dem Signal gefaltet. Dabei erhält man den Wavelet-Koeffizienten, der angibt, wie stark das Signal an einer Stelle mit dem Wavelet übereinstimmt, d.h. wie stark die Schwingung des Wavelets im Signal vertreten ist. Dies wiederholt man über alle Punkte des Signals, um zu sehen, wie sich die Übereinstimmung über die Zeit hinweg verändert. Tut man das für verschiedene, unterschiedlich stark gestreckte Wavelets, erhält man diese Zeitreihe von Übereinstimmungen für verschiedene Frequenzanteile. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wie auch bei der Fourier-Transformation kann man so sehen, wie sich die Frequenzkomponenten in einem Signal über die Zeit verändern. Dabei ist der Unterschied, dass man bei der Fouriertransformation mehrere Zeitintervalle betrachten muss, d.h. man erhält die Information über die Frequenzkomponenten eingeteilt in &amp;quot;Zeitfenster&amp;quot;, während die Wavelet-Transformation die Zeitreihe der Frequenzkomponenten kontinuierlich abbilden kann. Damit kann man auch hier ein Sprektrogramm erstellen, wie es bereits im Artikel zur [[Fourier-Transformation|Fourier-Transformation]] erwähnt wurde.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6242</id>
		<title>Wavelet-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6242"/>
		<updated>2024-09-02T13:31:46Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt. Ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Morlet_wavelet Morlet-Wavelet] (engl. Wikipedia, Stand August 2024) ist eine spezielle Art von Wavelet, das durch die Kombination einer Sinuswelle und einer Gaußschen Hüllkurve definiert ist. &lt;br /&gt;
[[Datei:Morlet.png|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;br /&gt;
Die Wavelet-Transformation ist wie folgt definiert:&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;W(a,b) = \int_{m=\infty}^{-\infty} x(t)\cdot \psi \cdot (\frac{t-b}{a})  dt &amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Größen in der Formel sind wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*''W''(''a'',''b'') ist der Wavelet-Koeffizient für die Skala ''a'' und Verschiebung ''b''&lt;br /&gt;
*''a'' ist der Skalierungsfaktor, also wie stark das Wavelet gestreckt/gestaucht wird&lt;br /&gt;
*''b'' ist der Verschiebungsfaktor, also wi auf der ''x''-Achse das Wavelet positioniert wird&lt;br /&gt;
*für &amp;lt;math&amp;gt;\psi&amp;lt;/math&amp;gt; setzt man die Funktion des Wavelets ein. Z.B. ist das Morlet-Wavelet definiert als: &amp;lt;math&amp;gt;\frac{1}{\sqrt{\sigma \sqrt{\pi}}} \exp\left(-\frac{t^2}{2\sigma^2}\right) \cos(2 \pi f_0 t)&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
**&amp;lt;math&amp;gt;\exp(x) = e^{x}&amp;lt;/math&amp;gt; ist hier die Schreibweise der Exponentialfunktion mit der Basis ''e'' (Eulersche Zahl) und dem Exponenten ''x''. Im Morlet-Wavelet steht anstelle von ''x'' die Gaußsche Hüllkurve.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Wavelet-Transformation&amp;diff=6241</id>
		<title>Wavelet-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T13:27:49Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt. Ein [[https://en.wikipedia.org/wiki/Morlet_wavelet Morlet-Wavelet] (engl. Wikipedia, Stand August 2024) ist eine spezielle Art von Wavelet, das durch die Kombination einer Sinuswelle und einer Gaußschen Hüllkurve definiert ist. &lt;br /&gt;
[[Datei:Morlet.png|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;br /&gt;
Die Wavelet-Transformation ist wie folgt definiert:&amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;W(a,b) = \int_{m=\infty}^{-\infty} x(t)\cdot \psi \cdot (\frac{t-b}{a})  dt &amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Die Größen in der Formel sind wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*''W''(''a'',''b'') ist der Wavelet-Koeffizient für die Skala ''a'' und Verschiebung ''b''&lt;br /&gt;
*''a'' ist der Skalierungsfaktor, also wie stark das Wavelet gestreckt/gestaucht wird&lt;br /&gt;
*''b'' ist der Verschiebungsfaktor, also wi auf der ''x''-Achse das Wavelet positioniert wird&lt;br /&gt;
*für &amp;lt;math&amp;gt;\psi&amp;lt;/math&amp;gt; setzt man die Funktion des Wavelets ein. Z.B. ist das Morlet-Wavelet definiert als: &amp;lt;math&amp;gt;\frac{1}{\sqrt{\sigma \sqrt{\pi}}} \exp\left(-\frac{t^2}{2\sigma^2}\right) \cos(2 \pi f_0 t)&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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		<title>Wavelet-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T13:15:09Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt.&lt;br /&gt;
[[Datei:Morlet.png|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Datei:Morlet.png&amp;diff=6239</id>
		<title>Datei:Morlet.png</title>
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		<updated>2024-09-02T13:14:16Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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		<title>Wavelet-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T13:13:38Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. Im der Abbildung ist beispielhaft ein Morlet-Wavelet mit der zentralen Frequenz &amp;lt;math&amp;gt;f_{0} = 1&amp;lt;/math&amp;gt; und Standardabweichung &amp;lt;math&amp;gt;\sigma = 1 &amp;lt;/math&amp;gt; im Zeitintervall [-4,4] gezeigt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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		<title>Wavelet-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T13:07:00Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: Die Seite wurde neu angelegt: „Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.  =Wavelet= Ein…“&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Wavelet-Transformation (WT) ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um Signale zu analysieren und zu verarbeiten. Im Gegensatz zur Fourier-Transformation, die Signale ausschließlich im Frequenzbereich analysiert, bietet die Wavelet-Transformation eine Analyse im Zeit-Frequenz-Bereich. Dies bedeutet, dass sie sowohl Informationen über die Frequenzen eines Signals als auch darüber, wann diese Frequenzen auftreten, liefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Wavelet=&lt;br /&gt;
Ein Wavelet (frz. &amp;quot;kleine Welle&amp;quot;) ist eine kleine, oszillierende Wellenform, die sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt ist. Sie haben folgende Eigenschaften:&lt;br /&gt;
*'''Lokalisierung in Zeit und Frequenz:''' Ein Wavelet ist sowohl in der Zeit (oder im Raum) als auch in der Frequenz begrenzt. Dies bedeutet, dass ein Wavelet nur für eine kurze Dauer eine nicht-null Amplitude hat (es ist zeitlich begrenzt) und dass es nur eine bestimmte Bandbreite an Frequenzen enthält (es ist auch frequenzmäßig begrenzt).&lt;br /&gt;
*'''Nullmittelwert:''' Ein Wavelet hat in der Regel einen Nullmittelwert, was bedeutet, dass positive und negative Ausschläge sich im Durchschnitt ausgleichen. &lt;br /&gt;
*'''Skalierbarkeit &amp;amp; Verschiebung:''' Ein Wavelet kann skaliert (gestreckt oder gestaucht) und verschoben werden. Diese Eigenschaften erlauben es, ein Signal in verschiedenen Auflösungen und zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu analysieren.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das bedeutet, dass Wavelets sowohl in der Lage sind, kurze, hochfrequente Signalmerkmale als auch langanhaltende, niederfrequente Signalmerkmale zu erfassen. Sie werden durch Skalierung (Ändern der Breite) und Verschiebung (Ändern der Position) eines sogenannten &amp;quot;Mutter-Wavelets&amp;quot; erzeugt werden. Diese Skalierung und Verschiebung ermöglichen es, das Signal auf verschiedenen Auflösungsstufen zu analysieren. Es gibt viele Arten von Wavelets, die jeweils unterschiedlich geformt sind, um für verschiedene Anwendungen besonders nützlich zu sein. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundprinzipien=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Trigonometrie&amp;diff=6236</id>
		<title>Trigonometrie</title>
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		<updated>2024-09-02T12:57:48Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Trigonometrie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit den Beziehungen zwischen den Winkeln und Seitenlängen in Dreiecken beschäftigt. Diese Seite gibt eine kurze Einführung zu den wichtigsten Eckpunkten über trigonometrische Funktionen. Diese sind u.a. wichtig, um Verfahren von Signalverarbeitung zu verstehen (z.B. [[Konvolution|Konvolution]]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Seitenverhältnisse=&lt;br /&gt;
Die Verhältnisse der Seitenlängen in einem rechtwinkligen Dreieck in Bezug auf einen der nicht rechten Winkel lassen sich wie folgt beschreiben:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Sinus:''' das Verhältnis der Länge von Gegenkathete zur Hypothenuse &amp;lt;math&amp;gt;\sin(\beta) = \frac{a}{b}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Kosinus:''' das Verhältnis der Länge der Ankathete zur Hypotenuse &amp;lt;math&amp;gt;\cos(\beta) = \frac{c}{b}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Tangens:''' das Verhältnis der Länge der Gegenkathete zur Ankathete &amp;lt;math&amp;gt;\tan(\beta) = \frac{c}{a}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Kotangens:''' das Reziprok des Tangens &amp;lt;math&amp;gt;\cot(\beta) = \frac{a}{c}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei ist die Hypothenuse die Seite, die dem rechten Winkel im Dreieck gegenüberliegt. Die Ankathete ist die Seite des Dreiecks, die neben der Hypthenuse am betreffenden Winkel anliegt. Die Gegenkathete liegt dem betreffenden Winkel gegenüber. Diese Funktionen erlauben es, Winkel in Dreiecken zu berechnen, wenn die Längen der Seiten bekannt sind, und umgekehrt die Seitenlängen zu bestimmen, wenn die Winkel bekannt sind. Um die Winkel in Dreiecken zu berechnen, wenn die Seitenlängen bekannt sind, benötigt man die Umkehrfunktionen Arkussinus (&amp;lt;math&amp;gt;\sin^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;), Arkuscosinus (&amp;lt;math&amp;gt;\cos^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;) und Arkustangens(&amp;lt;math&amp;gt;\tan^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
[[Datei:TrigDreieck.PNG|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Einheitskreis=&lt;br /&gt;
Der Einheitskreis ist ein Kreis mit einem Radius von 1, der seinen Mittelpunkt im Ursprung des Koordinatensystems (0,0) hat. Er ist ein wichtiges Werkzeug in der Trigonometrie, weil die Definitionen der trigonometrischen Funktionen Sinus und Kosinus auf ihm basieren können: Für einen Winkel &amp;lt;math&amp;gt;\theta&amp;lt;/math&amp;gt; entspricht der Kosinus dem x-Koordinatenwert und der Sinus dem y-Koordinatenwert eines Punktes auf dem Einheitskreis. Eine Erklärung mit Visualisierung haben [https://www.youtube.com/watch?v=fPPDVTVRnfY 3Blue1Brown] erstellt (Stand August 2024). &lt;br /&gt;
[[Datei:Einheitskreis.PNG|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Funktionseigenschaften=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Periodizität &amp;amp; Frequenz==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Wie im oben erwähnten Video ersichtlich, sind Sinus und Kosinus periodisch, das heißt, sie wiederholen sich in regelmäßigen Abständen. Die Zeit, bis eine Funktion einmal ihren Zyklus durchlaufen hat, ist die '''Periode'''. Der Sinus hat eine Periode von &amp;lt;math&amp;gt;2\pi&amp;lt;/math&amp;gt;, das heißt &amp;lt;math&amp;gt;\sin(\theta + 2\pi) = \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt;. Die Anzahl an Perioden, die die Funktion in einem festgelegten Intervall durchläuft ist ihre '''Frequenz'''.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Amplitude==&lt;br /&gt;
Die Amplitude einer Funktion beschreibt die maximale Auslenkung oder den maximalen Abstand der Funktionswerte vom mittleren oder Ruhezustand (meist Nullpunkt) in einem Schwingungs- oder Wellenmuster. Im Kontext von periodischen Funktionen, wie z.B. Sinus- und Kosinusfunktionen, misst die Amplitude die Höhe der Welle vom mittleren Wert (der Achse) bis zum höchsten Punkt (Maximum) oder niedrigsten Punkt (Minimum) der Welle. Die Amplitude von \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt;, wenn Theta ein Winkel eines Dreiecks auf dem Einheitskreis (wie oben beschrieben) ist, ist 1.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Phase==&lt;br /&gt;
Die Phase einer Sinus- oder Kosinusfunktion beschreibt die horizontale Verschiebung der Welle entlang der ''x''-Achse. Sie gibt an, wie weit die Welle nach links oder rechts verschoben ist, relativ zu einer Referenzwelle. Sie wird häufig mit einem &amp;lt;math&amp;gt;\Phi&amp;lt;/math&amp;gt; angegeben. Wenn &amp;lt;math&amp;gt;\Phi = 0&amp;lt;/math&amp;gt;, beginnt der Sinus im Ursprung bei [0,0] und der Cosinus bei [0,1]. Zwei oder mehr Wellen können zueinander synchron oder phasenverschoben stehen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mathematische Darstellung==&lt;br /&gt;
In der Beispielfunktion &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = A \cdot \sin(\omega \cdot x + \Phi)&amp;lt;/math&amp;gt; zeigt sich, wie die Funktionseigenschaften einer Sinusfunktion verändert werden können. Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*A steht für die Amplitude, also die maximale Auslenkung der Sinuswelle. Ein Sinus ohne weitere Multiplikatoren hat die Amplitude 1. Ist die Amplitude negativ, wird der Sinusgraph an der ''x''-Achse gespiegelt.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\Phi&amp;lt;/math&amp;gt; steht für die Phase des Sinus. Bei einer Phase von &amp;lt;math&amp;gt;\Phi &amp;gt; 0&amp;lt;/math&amp;gt; verschiebt sich der Sinusgraph nach links, bei &amp;lt;math&amp;gt;\Phi &amp;lt; 0&amp;lt;/math&amp;gt; nach rechts entlang der ''x''-Achse&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\omega&amp;lt;/math&amp;gt; steht für die Kreisfrequenz des Sinus, d.h. die Anzahl der Rotationen um den Einheitskreis in einem bestimmten Zeitintervall. Eine Rotation um den Einheitskreis ist eine Periode. Wenn man pro Zeitschritt mehr Rotationen macht, erhöht sich die Frequenz des Sinus bzw. die Periodenanzahl pro Zeitschritt. Dies drückt sich im Zusammenhang &amp;lt;math&amp;gt;\omega = \frac{2\pi}{T}&amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;T&amp;lt;/math&amp;gt; als Periodenlänge aus. Wenn man also die Periodenlänge bzw. die Frequenz des Sinus verändern möchte, passt man &amp;lt;math&amp;gt;\omega&amp;lt;/math&amp;gt; in der Gleichung oben an. Dabei verlängern &amp;lt;math&amp;gt;0 &amp;lt; |{\omega}| &amp;lt; 1&amp;lt;/math&amp;gt; die Periode, d.h. die Frequenz wird kleiner. Wenn &amp;lt;math&amp;gt;|{\omega}| &amp;gt; 1&amp;lt;/math&amp;gt;, wird die Periode kürzer, d.h. die Frequenz erhöht sich.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Trigonometrie&amp;diff=6235</id>
		<title>Trigonometrie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Trigonometrie&amp;diff=6235"/>
		<updated>2024-09-02T12:40:15Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Trigonometrie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit den Beziehungen zwischen den Winkeln und Seitenlängen in Dreiecken beschäftigt. Diese Seite gibt eine kurze Einführung zu den wichtigsten Eckpunkten über trigonometrische Funktionen. Diese sind u.a. wichtig, um Verfahren von Signalverarbeitung zu verstehen (z.B. [[Konvolution|Konvolution]]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Seitenverhältnisse=&lt;br /&gt;
Die Verhältnisse der Seitenlängen in einem rechtwinkligen Dreieck in Bezug auf einen der nicht rechten Winkel lassen sich wie folgt beschreiben:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*'''Sinus:''' das Verhältnis der Länge von Gegenkathete zur Hypothenuse &amp;lt;math&amp;gt;\sin(\beta) = \frac{a}{b}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Kosinus:''' das Verhältnis der Länge der Ankathete zur Hypotenuse &amp;lt;math&amp;gt;\cos(\beta) = \frac{c}{b}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Tangens:''' das Verhältnis der Länge der Gegenkathete zur Ankathete &amp;lt;math&amp;gt;\tan(\beta) = \frac{c}{a}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
*'''Kotangens:''' das Reziprok des Tangens &amp;lt;math&amp;gt;\cot(\beta) = \frac{a}{c}&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei ist die Hypothenuse die Seite, die dem rechten Winkel im Dreieck gegenüberliegt. Die Ankathete ist die Seite des Dreiecks, die neben der Hypthenuse am betreffenden Winkel anliegt. Die Gegenkathete liegt dem betreffenden Winkel gegenüber. Diese Funktionen erlauben es, Winkel in Dreiecken zu berechnen, wenn die Längen der Seiten bekannt sind, und umgekehrt die Seitenlängen zu bestimmen, wenn die Winkel bekannt sind. Um die Winkel in Dreiecken zu berechnen, wenn die Seitenlängen bekannt sind, benötigt man die Umkehrfunktionen Arkussinus (&amp;lt;math&amp;gt;\sin^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;), Arkuscosinus (&amp;lt;math&amp;gt;\cos^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;) und Arkustangens(&amp;lt;math&amp;gt;\tan^{-1}&amp;lt;/math&amp;gt;).&lt;br /&gt;
[[Datei:TrigDreieck.PNG|500px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Einheitskreis=&lt;br /&gt;
Der Einheitskreis ist ein Kreis mit einem Radius von 1, der seinen Mittelpunkt im Ursprung des Koordinatensystems (0,0) hat. Er ist ein wichtiges Werkzeug in der Trigonometrie, weil die Definitionen der trigonometrischen Funktionen Sinus und Kosinus auf ihm basieren können: Für einen Winkel &amp;lt;math&amp;gt;\theta&amp;lt;/math&amp;gt; entspricht der Kosinus dem x-Koordinatenwert und der Sinus dem y-Koordinatenwert eines Punktes auf dem Einheitskreis. Eine Erklärung mit Visualisierung haben [https://www.youtube.com/watch?v=fPPDVTVRnfY 3Blue1Brown] erstellt (Stand August 2024). &lt;br /&gt;
[[Datei:Einheitskreis.PNG|400px|zentriert]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Funktionseigenschaften=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Periodizität &amp;amp; Frequenz==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Wie im oben erwähnten Video ersichtlich, sind Sinus und Kosinus periodisch, das heißt, sie wiederholen sich in regelmäßigen Abständen. Die Zeit, bis eine Funktion einmal ihren Zyklus durchlaufen hat, ist die '''Periode'''. Der Sinus hat eine Periode von &amp;lt;math&amp;gt;2\pi&amp;lt;/math&amp;gt;, das heißt &amp;lt;math&amp;gt;\sin(\theta + 2\pi) = \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt;. Die Anzahl an Perioden, die die Funktion in einem festgelegten Intervall durchläuft ist ihre '''Frequenz'''.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Amplitude==&lt;br /&gt;
Die Amplitude einer Funktion beschreibt die maximale Auslenkung oder den maximalen Abstand der Funktionswerte vom mittleren oder Ruhezustand (meist Nullpunkt) in einem Schwingungs- oder Wellenmuster. Im Kontext von periodischen Funktionen, wie z.B. Sinus- und Kosinusfunktionen, misst die Amplitude die Höhe der Welle vom mittleren Wert (der Achse) bis zum höchsten Punkt (Maximum) oder niedrigsten Punkt (Minimum) der Welle. Die Amplitude von \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt;, wenn Theta ein Winkel eines Dreiecks auf dem Einheitskreis (wie oben beschrieben) ist, ist 1.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Phase==&lt;br /&gt;
Die Phase einer Sinus- oder Kosinusfunktion beschreibt die horizontale Verschiebung der Welle entlang der ''x''-Achse. Sie gibt an, wie weit die Welle nach links oder rechts verschoben ist, relativ zu einer Referenzwelle. Sie wird häufig mit einem &amp;lt;math&amp;gt;\Phi&amp;lt;/math&amp;gt; angegeben. Wenn &amp;lt;math&amp;gt;\Phi = 0&amp;lt;/math&amp;gt;, beginnt der Sinus im Ursprung bei [0,0] und der Cosinus bei [0,1]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6234</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6234"/>
		<updated>2024-09-02T12:35:19Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. Diese Visualisierung ist eigentlich für kontinuierliche Daten gemacht, die Funktionsweise der komplexen Exponentialfunktion ist aber analog zu diskreten Signalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Damit findet die DFT zum Beispiel Anwendung in der Signal- und Bildverarbeitung, um Frequenzen in Signalen zu untersuchen und zu filtern.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation für kontinuierliche Daten wird verwendet, um ein zeitkontinuierliches Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen. Sie hilft auch hier dabei, zu verstehen, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und mit welchen Amplituden und Phasen sie auftreten. Sie ist für ein Signal &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; wie folgt definiert: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X(f) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  x(t) \cdot e^{-i 2 \pi f t} dt&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; ist das ursprüngliche Signal aus der Zeitdomäne&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt;  ist die Fouriertransformierte des Signals &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; und ist eine Funktion der Frequenz ''f''. Diese Funktion gibt an, wie stark (Amplitude) die Frequenz ''f'' im Signal vertreten ist und wie sie verschoben ist (Phase).&lt;br /&gt;
*''f'' ist die Frequenzvariable, welche Frequenzkomponente betrachtet wird (analog zum ''k'' der DFT)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i 2 \pi f t}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der komplexe Exponentialterm, der die Frequenz ''f'' repräsentiert und das Signal auf diese Frequenz projiziert. Auch hier sei auf die visuelle Erklärung von [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) verwiesen.&lt;br /&gt;
*''dt'' ist das Differentialelement in der Zeitdomäne, das die kontinuierliche Integration anzeigt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Damit erhält man auch hier für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Inverse Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die ursprüngliche Funktion &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; kann auch aus der Fouriertransformierten &amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt; zurückgewonnen werden durch die Inverse Fouriertransformation. Hierzu integriert man über alle Frequenzen ''f'', um das Signal in der Zeitdomäne &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; zu rekonstruieren:&amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;x(t) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  X(f) \cdot e^{i 2 \pi f t} df&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dieses Prinzip macht man sich zum Beispiel in der Audiobearbeitung zunutze. Beispielsweise kann man ein Signal in die Frequenzdomäne transformieren, dort die Stärke einzelner Frequenzen auf Null setzen und das Ergebnis rücktransformieren. So können störende Frequenzen aus Audiosignalen entfernt bzw. gefiltert werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Filter=&lt;br /&gt;
Filter für Signale werden genutzt, um unerwünschte Frequenzkomponenten zu entfernen. Dabei kann man Filter nach den Frequenzbereichen, die sie durchlassen (pass) oder blockieren (stop) unterscheiden:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tiefpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen unterhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert höhere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um Daten zu glätten, Hochfrequenzrauschen zu entfernen (z.B. im MR-Signal)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hochpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen oberhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert tiefere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um hohe Frequenzen zu verstärken, um u.a. in der Bildverarbeitung Kanten im Bild zu detektieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes passieren und blockiert Frequenzen ober- und unterhalb dieses Bandes&lt;br /&gt;
*wird z.B. in der Tonbearbeitung genutzt, um Störungen außerhalb des menschlichen Sprachbereichs zu filtern, um Daten zu sparen und Rauschen zu reduzieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandsperrfilter oder Kerbfilter (notch filter)'''&lt;br /&gt;
*blockiert Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes und lässt Frequenzen außerhalb des Bandes passieren&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um spezifische Störgeräusche in Audiosignalen zu entfernen&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6233</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6233"/>
		<updated>2024-09-02T12:33:59Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. Diese Visualisierung ist eigentlich für kontinuierliche Daten gemacht, die Funktionsweise der komplexen Exponentialfunktion ist aber analog zu diskreten Signalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Damit findet die DFT zum Beispiel Anwendung in der Signal- und Bildverarbeitung, um Frequenzen in Signalen zu untersuchen und zu filtern.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*Das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation für kontinuierliche Daten wird verwendet, um ein zeitkontinuierliches Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen. Sie hilft auch hier dabei, zu verstehen, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und mit welchen Amplituden und Phasen sie auftreten. Sie ist für ein Signal &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; wie folgt definiert: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X(f) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  x(t) \cdot e^{-i 2 \pi f t} dt&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; ist das ursprüngliche Signal aus der Zeitdomäne&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt;  ist die Fouriertransformierte des Signals &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; und ist eine Funktion der Frequenz ''f''. Diese Funktion gibt an, wie stark (Amplitude) die Frequenz ''f'' im Signal vertreten ist und wie sie verschoben ist (Phase).&lt;br /&gt;
*''f'' ist die Frequenzvariable, welche Frequenzkomponente betrachtet wird (analog zum ''k'' der DFT)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i 2 \pi f t}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der komplexe Exponentialterm, der die Frequenz ''f'' repräsentiert und das Signal auf diese Frequenz projiziert. Auch hier sei auf die visuelle Erklärung von [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) verwiesen.&lt;br /&gt;
*''dt'' ist das Differentialelement in der Zeitdomäne, das die kontinuierliche Integration anzeigt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Damit erhält man auch hier für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Inverse Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die ursprüngliche Funktion &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; kann auch aus der Fouriertransformierten &amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt; zurückgewonnen werden durch die Inverse Fouriertransformation. Hierzu integriert man über alle Frequenzen ''f'', um das Signal in der Zeitdomäne &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; zu rekonstruieren:&amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;x(t) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  X(f) \cdot e^{i 2 \pi f t} df&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dieses Prinzip macht man sich zum Beispiel in der Audiobearbeitung zunutze. Beispielsweise kann man ein Signal in die Frequenzdomäne transformieren, dort die Stärke einzelner Frequenzen auf Null setzen und das Ergebnis rücktransformieren. So können störende Frequenzen aus Audiosignalen entfernt bzw. gefiltert werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Filter=&lt;br /&gt;
Filter für Signale werden genutzt, um unerwünschte Frequenzkomponenten zu entfernen. Dabei kann man Filter nach den Frequenzbereichen, die sie durchlassen (pass) oder blockieren (stop) unterscheiden:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Tiefpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen unterhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert höhere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um Daten zu glätten, Hochfrequenzrauschen zu entfernen (z.B. im MR-Signal)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Hochpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen oberhalb einer bestimmten Grenzfrequenz passieren und blockiert tiefere Frequenzen&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um hohe Frequenzen zu verstärken, um u.a. in der Bildverarbeitung Kanten im Bild zu detektieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandpassfilter'''&lt;br /&gt;
*lässt Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes passieren und blockiert Frequenzen ober- und unterhalb dieses Bandes&lt;br /&gt;
*wird z.B. in der Tonbearbeitung genutzt, um Störungen außerhalb des menschlichen Sprachbereichs zu filtern, um Daten zu sparen und Rauschen zu reduzieren&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
'''Bandsperrfilter oder Kerbfilter (notch filter)'''&lt;br /&gt;
*blockiert Frequenzen innerhalb eines bestimmten Frequenzbandes und lässt Frequenzen außerhalb des Bandes passieren&lt;br /&gt;
*wird z.B. genutzt, um spezifische Störgeräusche in Audiosignalen zu entfernen&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Analysis&amp;diff=6232</id>
		<title>Analysis</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Analysis&amp;diff=6232"/>
		<updated>2024-09-02T12:18:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Analysis ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit kontinuierlichen Prozessen, Veränderungen und Strukturen befasst. Sie bietet Wege zur Untersuchung von Funktionen und ihren Eigenschaften, Grenzwerten und Stetigkeit. Weiterhin schließt sie die Differential- und Integralrechnung ein. Auch hierzu gibt es eine [https://www.youtube.com/watch?v=WUvTyaaNkzM&amp;amp;list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr Videoreihe] von 3Blue1Brown mit visuellen Erklärungen zu den Grundlagen der Analysis (Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Nav|Navigation|Analysis|Mathematische Grundlagen}}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Grundbegriffe=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Funktion==&lt;br /&gt;
Eine Funktion (auch Abbildung) ist die Beziehung zweier Mengen, oft Eingabemenge (oder Definitionsbereich) und Ausgabemenge (oder Wertemenge, Zielbereich), die jedem Element der Eingabemenge (Funktionsargument, unabhängige Variable) genau ein Element der Ausgabemenge (Funktionswert, abhängige Variable) zuordnet. Bildlich gesprochen sagt die Funktion, wie das Funktionsargument in den Funktionswert übersetzt werden kann. Zum Beispiel ordnet die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; mittels &amp;lt;math&amp;gt;y = f(x) = x^2 + 5&amp;lt;/math&amp;gt; jedem Funktionsargument &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; einen Funktionswert &amp;lt;math&amp;gt;y&amp;lt;/math&amp;gt; zu. Allgemein würde man hier schrieben &amp;lt;math&amp;gt;f: X \rightarrow Y&amp;lt;/math&amp;gt;, wobei &amp;lt;math&amp;gt;X&amp;lt;/math&amp;gt; die Eingabemenge ist und &amp;lt;math&amp;gt;Y&amp;lt;/math&amp;gt; die Ausgabemenge. Dabei können Funktionen analytisch, grafisch oder tabellarisch dargestellt werden. Analytisch ist die eben genannte Schreibweise, die den Funktionswert abhängig vom Funktionsargument beschreibt. Grafisch kann eine Funktion als Verlauf in einem Diagramm dargestellt werden und tabellarisch als Liste von Funktionsargumenten und den jeweils zugeordneten Funktionswerten.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Folge==&lt;br /&gt;
Eine Folge ist eine Liste von Elemetnen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten. Diese kann man durch eine Formel definieren. Dabei ordnet eine Folge a jedem natürlichen Index n einen ein Element an zu. Beispielsweise gibt es die Arithmetische Folge, bei der die Differenz von zwei aufeinanderfolgenden Elementen konstant ist, das heißt jedes Element ist die Summe des vorherigen Elements und der konstanten Differenz &amp;lt;math&amp;gt;d&amp;lt;/math&amp;gt;. Definieren würde man eine arithmetische Folge so: &amp;lt;math&amp;gt;a_{n} = a_{1}+(n-1)d&amp;lt;/math&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grenzwert==&lt;br /&gt;
Einfach ausgedrückt ist der Grenzwert (auch Limes) &amp;lt;math&amp;gt;L&amp;lt;/math&amp;gt; einer Funktion (z.B. &amp;lt;math&amp;gt;f(x)&amp;lt;/math&amp;gt;) ein Wert, dem sich diese Funktion nähert, wenn man ihre Variable (&amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;) einem bestimmten Wert (&amp;lt;math&amp;gt;a&amp;lt;/math&amp;gt;) annähert. Zum Beispiel nähert sich die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f(x) = x^{-2}&amp;lt;/math&amp;gt; der Null an, wenn &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt; sich unendlich annähert. Das heißt in diesem Falle, je größer der Wert von &amp;lt;math&amp;gt;x&amp;lt;/math&amp;gt;, den man in die Funktion &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; einsetzt, ist, desto näher ist er an unendlich und desto näher ist auch der Funktionswert von &amp;lt;math&amp;gt;f&amp;lt;/math&amp;gt; an null. Geschrieben wird das im allgemeinen &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to a}(f(x)) = L&amp;lt;/math&amp;gt; und im Beispiel &amp;lt;math&amp;gt;\lim \limits_{x \to \infty}x^{-2} = 0&amp;lt;/math&amp;gt;.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6231</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T12:16:59Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. Diese Visualisierung ist eigentlich für kontinuierliche Daten gemacht, die Funktionsweise der komplexen Exponentialfunktion ist aber analog zu diskreten Signalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Damit findet die DFT zum Beispiel Anwendung in der Signal- und Bildverarbeitung, um Frequenzen in Signalen zu untersuchen und zu filtern.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*Das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation für kontinuierliche Daten wird verwendet, um ein zeitkontinuierliches Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen. Sie hilft auch hier dabei, zu verstehen, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und mit welchen Amplituden und Phasen sie auftreten. Sie ist für ein Signal &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; wie folgt definiert: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X(f) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  x(t) \cdot e^{-i 2 \pi f t} dt&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; ist das ursprüngliche Signal aus der Zeitdomäne&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt;  ist die Fouriertransformierte des Signals &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; und ist eine Funktion der Frequenz ''f''. Diese Funktion gibt an, wie stark (Amplitude) die Frequenz ''f'' im Signal vertreten ist und wie sie verschoben ist (Phase).&lt;br /&gt;
*''f'' ist die Frequenzvariable, welche Frequenzkomponente betrachtet wird (analog zum ''k'' der DFT)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i 2 \pi f t}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der komplexe Exponentialterm, der die Frequenz ''f'' repräsentiert und das Signal auf diese Frequenz projiziert. Auch hier sei auf die visuelle Erklärung von [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) verwiesen.&lt;br /&gt;
*''dt'' ist das Differentialelement in der Zeitdomäne, das die kontinuierliche Integration anzeigt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Damit erhält man auch hier für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Inverse Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die ursprüngliche Funktion &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; kann auch aus der Fouriertransformierten &amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt; zurückgewonnen werden durch die Inverse Fouriertransformation. Hierzu integriert man über alle Frequenzen ''f'', um das Signal in der Zeitdomäne &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; zu rekonstruieren:&amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;x(t) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  X(f) \cdot e^{i 2 \pi f t} df&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dieses Prinzip macht man sich zum Beispiel in der Audiobearbeitung zunutze. Beispielsweise kann man ein Signal in die Frequenzdomäne transformieren, dort die Stärke einzelner Frequenzen auf Null setzen und das Ergebnis rücktransformieren. So können störende Frequenzen aus Audiosignalen entfernt bzw. gefiltert werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Filter=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6230</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T10:20:41Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. Diese Visualisierung ist eigentlich für kontinuierliche Daten gemacht, die Funktionsweise der komplexen Exponentialfunktion ist aber analog zu diskreten Signalen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*Das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation für kontinuierliche Daten wird verwendet, um ein zeitkontinuierliches Signal in seine Frequenzkomponenten zu zerlegen. Sie hilft auch hier dabei, zu verstehen, welche Frequenzen im Signal enthalten sind und mit welchen Amplituden und Phasen sie auftreten. Sie ist für ein Signal &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; wie folgt definiert: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X(f) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  x(t) \cdot e^{-i 2 \pi f t} dt&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen wie folgt definiert:&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; ist das ursprüngliche Signal aus der Zeitdomäne&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt;  ist die Fouriertransformierte des Signals &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; und ist eine Funktion der Frequenz ''f''. Diese Funktion gibt an, wie stark (Amplitude) die Frequenz ''f'' im Signal vertreten ist und wie sie verschoben ist (Phase).&lt;br /&gt;
*''f'' ist die Frequenzvariable, welche Frequenzkomponente betrachtet wird (analog zum ''k'' der DFT)&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i 2 \pi f t}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der komplexe Exponentialterm, der die Frequenz ''f'' repräsentiert und das Signal auf diese Frequenz projiziert. Auch hier sei auf die visuelle Erklärung von [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) verwiesen.&lt;br /&gt;
*''dt'' ist das Differentialelement in der Zeitdomäne, das die kontinuierliche Integration anzeigt&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Inverse Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die ursprüngliche Funktion &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; kann auch aus der Fouriertransformierten &amp;lt;math&amp;gt;X(f)&amp;lt;/math&amp;gt; zurückgewonnen werden durch die Inverse Fouriertransformation. Hierzu integriert man über alle Frequenzen ''f'', um das Signal in der Zeitdomäne &amp;lt;math&amp;gt;x(t)&amp;lt;/math&amp;gt; zu rekonstruieren:&amp;lt;br&amp;gt; &lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;x(t) = \int_{m=\infty}^{-\infty}  X(f) \cdot e^{i 2 \pi f t} df&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6229</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6229"/>
		<updated>2024-09-02T09:57:14Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Grundidee==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dazu nutzt sie einerseits die Aufteilung des Signals in mehrere kleine Abschnitte, die erst separat berechnet und dann kombiniert werden. Andererseits ist die komplexe Exponentialfunktion periodisch und symmetrisch. Das macht sich die FFT zunutze und reduziert redundante Berechnungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Cooley-Tukey-Algorithmus==&lt;br /&gt;
Eine der bekanntesten und am häufigsten verwendeten FFT-Algorithmen ist der Cooley-Tukey-Algorithmus, der wie folgt funktioniert:&lt;br /&gt;
*Das Signal wird in gerade und ungerade Indizes geteilt (gerade und ungerade ''n''s aus der DFT-Formel) und dann weiter zerlegt, bis die DFT auf Gruppen von 2 - 4 Punkten durchgeführt werden kann&lt;br /&gt;
*die DFT der kleinen Gruppen wird berechnet&lt;br /&gt;
*um die Ergebnisse aus den kleineren Gruppen zu kombinieren, werden sogenannte [https://dawn.cs.stanford.edu/2019/06/13/butterfly/ Butterfly Operations] (Stanford Dawn, Stand August 2024) durchgeführt &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Fouriertransformation kontinuierlicher Daten=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6228</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6228"/>
		<updated>2024-09-02T09:39:26Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die schnelle Fouriertransformation (''Fast Fourier Transform'', FFT) ist ein effizienter Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fouriertransformation (DFT). Während die DFT selbst eine wichtige Methode zur Analyse der Frequenzkomponenten eines diskreten Signals ist, ist ihre direkte Berechnung bei großen Datensätzen sehr rechenintensiv. Die FFT reduziert diese Rechenaufwand erheblich durch Anwendung des Teile-und-Herrsche-Prinzips. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Effizienz==&lt;br /&gt;
Die direkte Berechnung der DFT eines Signals mit &amp;lt;math&amp;gt;N&amp;lt;/math&amp;gt; Punkten erfordert &amp;lt;math&amp;gt;N^{2}&amp;lt;/math&amp;gt; komplexe Multiplikationen. Das bedeutet, dass der Rechenaufwand sehr schnell wächst, wenn das Signal größer wird. Die FFT reduziert diesen Aufwand dramatisch auf etwa &amp;lt;math&amp;gt;N \log N&amp;lt;/math&amp;gt; Operationen.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6227</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6227"/>
		<updated>2024-09-02T08:57:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Am Ende erhält man für jede Frequenzkomponente Phase und Amplitude, also die Stärke und Verschiebung der Frequenz innerhalb des Signals. Wenn man das für mehrere Zeitschritte (Intervalle) des Signals durchführt, kann man beobachten, wie sich die Frequenzanteile über die Zeit des Signals hinweg entwickeln. Dies lässt sich in einem Spektrogramm darstellen. Damit lassen sich zum Beispiel Frequenzkomponenten in EEG-Signalen untersuchen. Zum Spektrogramm gibt es eine kurze Erklärung in Wikipedia und eine ausführliche Erklärung im Buch Digitale Signalverarbeitung mit MATLAB von Martin Werner (Springer Vieweg, 2019, [https://katalog.slub-dresden.de/id/0-1684973961 SLUB-Katalog] Stand August 2024).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6226</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
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		<updated>2024-09-02T08:50:14Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Die komplexe Exponentialfunktion projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht sie vereinfacht gesagt das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6225</id>
		<title>Fourier-Transformation</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="http://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php?title=Fourier-Transformation&amp;diff=6225"/>
		<updated>2024-09-02T08:49:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Gundula: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. Eine visuelle Einführung zur Fourier-Transformation geben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY&amp;amp;ab_channel=3Blue1Brown 3Blue1Brown]. Es ist außerdem gut, Grundkenntnisse über [[Trigonometrie|trigonometrische Funktionen]] und [[Komplexe Zahlen|komplexe Zahlen]] zu haben.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Zeit- &amp;amp; Frequenzdomäne=&lt;br /&gt;
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Mit &amp;quot;wie stark&amp;quot; ist hier gemeint, welche Amplitude die jeweiligen Frequenzanteile des Signals haben. Weiterhin gibt die Fouriertransformation Auskunft über die Phase der Frequenzanteile, d.h. wie sie zueinander verschoben sind. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Faltungstheorem=&lt;br /&gt;
Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. Die Faltung ist definiert als &amp;lt;math&amp;gt; h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) d\tau&amp;lt;/math&amp;gt; mit ''t'' als Variable der Ausgabe bzw. des Zeitpunkts, zu dem ein Funktionswert zugeordnet wird, und &amp;lt;math&amp;gt;\tau&amp;lt;/math&amp;gt; als Integrationsvariable bzw. dem Punkt, an dem die beiden Funktionen ''f'' und ''g'' im jeweiligen Schritt multipliziert werden (siehe auch [[Konvolution|Konvolution]]). &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Das Faltungstheorem besagt, dass die Fouriertransformation der Faltung zweier Funktionen im Zeitbereich gleich dem Produkt der Fouriertransformationen der beiden Funktionen im Frequenzbereich ist. Mit anderen Worten:&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}\lbrace f \ast g \rbrace (t) = \mathcal{F}\lbrace f \rbrace (f) \cdot \mathcal{F}\lbrace g \rbrace (f) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;\mathcal{F}&amp;lt;/math&amp;gt; als Bezeichnung der Fouriertransformation. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Wenn zwei Funktionen im Frequenzbereich multipliziert werden, entspricht dies der Faltung ihrer Inversen Fouriertransformationen im Zeitbereich nach: &amp;lt;math&amp;gt; \mathcal{F}^{-1}\lbrace F(f) \cdot G(f) \rbrace  = f(t) \ast g(t) &amp;lt;/math&amp;gt; mit &amp;lt;math&amp;gt;F&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;G&amp;lt;/math&amp;gt; als Stammfunktionen zu ''f'' und ''g''. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Theorem ermöglicht effiziente Berechnungen, insbesondere unter Verwendung der Schnellen Fouriertransformation (FFT, siehe unten). Durch die Transformation in den Frequenzbereich, Multiplikation und anschließende Rücktransformation in den Zeitbereich kann die Faltung schneller durchgeführt werden. Häufige Anwendungen finden sich in der Audioverarbeitung (z. B. Echoeffekte), Bildverarbeitung (z. B. Schärfung oder Weichzeichnung von Bildern) und bei der Lösung von Differentialgleichungen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Diskrete Fouriertransformation=&lt;br /&gt;
Die diskrete Fouriertransformation (DFT) arbeitet auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen). Sie nimmt eine endliche Folge von Werten (z.B. Abtastwerte eines Signals) und zerlegt diese in eine Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen mit verschiedenen Frequenzen. &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
Angenommen, wir haben eine Liste von ''N'' Zahlen &amp;lt;math&amp;gt;x_{0}, x_{1},...,x_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;. Diese Zahlen könnten beispielsweise die Abtastwerte eines Audiosignals sein. Die DFT dieser Liste erzeugt eine neue Liste &amp;lt;math&amp;gt;X_{0}, X_{1},...,X_{N-1}&amp;lt;/math&amp;gt;, die die Frequenzkomponenten des Signals darstellt. Die Formel zur Berechnung jedes ''X''[''k''] lautet: &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&amp;lt;math&amp;gt;X_{k} = \sum_{n = 0}^{N - 1} x_{n} \cdot e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; &amp;lt;br&amp;gt;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dabei sind die Größen in der Formel wie folgt definiert:  &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;x_{n}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der n-te Wert der ursprünglichen Liste, also der Wert des Signals, der zum Zeitpunkt n gemessen wurde. &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;X_{k}&amp;lt;/math&amp;gt; ist der k-te Wert in der resultierenden Liste und beschreibt die Amplitude und Phase der k-ten Frequenzkomponente im Signal&lt;br /&gt;
*''N'' ist die Gesamtzahl der Werte in der Liste, also die Anzahl der Messpunkte&lt;br /&gt;
*Der Index ''k'' gibt an, welche Frequenzkomponente betrachtet wird.&lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;\sum_{n = 0}^{N - 1}&amp;lt;/math&amp;gt; bedeutet, dass über alle Werte von ''n'' bis ''N'' - 1 addiert wird &lt;br /&gt;
*&amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N} \cdot kN}&amp;lt;/math&amp;gt; ist eine komplexe Exponentialfunktion und bildet die Grundlage dafür, das Signal in seine einzelnen Frequenzkomponenten zu zerlegen. &lt;br /&gt;
**aufgrund der Eulerschen Formel &amp;lt;math&amp;gt;e^{-1 \theta} = \cos(\theta) - i \cdot \sin(\theta)&amp;lt;/math&amp;gt; und &amp;lt;math&amp;gt;\theta = \frac{2 \pi}{N}&amp;lt;/math&amp;gt; gilt: &amp;lt;br&amp;gt; &amp;lt;math&amp;gt;e^{-i \frac{2 \pi}{N}} = \cos(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN) - i \cdot \sin(\frac{2 \pi}{N} \cdot kN)&amp;lt;/math&amp;gt; &lt;br /&gt;
**Diese Darstellung zeigt, dass die komplexe Exponentialfunktion eine Kombination aus einer Kosinus- und einer Sinuswelle ist. Damit ermöglicht sie die Analyse sowohl des realen als auch des imaginären Anteils des Signals, also der Amplituden und Phasen der verschiedenen Frequenzkomponenten.&lt;br /&gt;
**Projiziert das Signal auf verschiedene Frequenzen, um zu sehen, wie stark jede Frequenz im Signal vorhanden ist. Dazu dreht die komplexe Exponentialfunktion das Signal in der komplexen Ebene um den Ursprung. Dabei korrespondiert ''k'' mit der Frequenz und ''n'' mit der Zeit. Diese Rotation hilft, Phasenverschiebungen zwischen den verschiedenen Frequenzkomponenten zu berücksichtigen und trägt zur vollständigen Rekonstruktion der Signalform in der Frequenzdomäne bei.&lt;br /&gt;
**Diese Drehung des Signals und Projektion auf die Frequenzen haben [https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown] (Stand August 2024) mit einer visuellen Darstellung erklärt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Schnelle Fouriertransformation=&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Gundula</name></author>
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