Dr.-Ing. Michael Muma
Mitarbeiter des Fachgebiets Signalverarbeitung am Institut für Nachrichtentechnik, TU Darmstadt.
Work
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Darmstadt
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muma@spg.tu-...
Sprechstunde: Dienstag, 14-17h
Seit 2014 arbeitet Michael Muma als Postdoctoral Research Fellow im Fachgebiet Signalverarbeitung an der TU Darmstadt.
Forschung
Der Forschungsscherpunkt von Michael Muma ist die robuste statistische Signalverarbeitung mit Fokus auf dezentralen Algorithmen, sowie korrelierten und multivariaten Daten.
Ab Oktober 2017 wird Dr.-Ing. Muma zum Athene Young Investigator der Technischen Universität Darmstadt ernannt. Das TU-Programm Athene Young Investigator fördert die frühe wissenschaftliche Selbständigkeit von herausragenden Nachwuchswissenschaftlerinnnen und Nachwuchswissenschaftlern mit dem Karriereziel Professur. Das von Dr.-Ing Muma vorgeschlagene Forschungsprojekt trägt den Titel „Robuste Statistik für Fortgeschrittene Signalverarbeitung“. Mit der Ernennung zum Athene Young Investigator erhält Dr.-Ing. Muma auch das Promotionsrecht.
Dieses Jahr organisiert er eine Special Session mit dem Titel „Cooperative and Distributed Algorithms for Signal Processing and Self-Organization over Wireless Ad-Hoc/Sensor Networks“ bei der European Signal Processing Conference EUSIPCO 2017.
Im September 2016 organisierte er die Joint IEEE SPS and EURASIP Summer School on Robust Signal Processing Rüdesheim (Rhine), Germany. Material und weitere Information ist hier verfügbar: www.rosip2016.org
Von 2013-2016 leitete er das Arbeitspaket „Robust Distributed Multi-Source Detection and Labelling“ des EU Future and Emerging Technologies (FET) Projekts HANDiCAMS (Heteregenous Ad-Hoc Networks for Distributed, Cooperative, and Adaptive Multimedia Signal Processing), das sich mit robusten dezentralen Verfahren der Signalverarbeitung für drahtlose Sensornetze beschäftigt. Infos zu diesem Projekt sind hier zu finden: www.handicams-fet.eu
Das von Michael betreute Studenten-Team der Technischen Universität Darmstadt ist der diesjährige Gewinner des internationalen IEEE Signal Processing Cups 2015. Der IEEE Signal Processing Cup ist ein renommierter Wettbewerb, bei dem mehr als 50 Teams aus der ganzen Welt antreten um eine anspruchsvolle und interessante Aufgabe aus dem Bereich der Signalverarbeitung lösen. In diesem Jahr war das Wettbewerbsthema die „Herzfrequenzschätzung bei körperlicher Belastung mit Photoplethysmographischen (PPG) Messungen am Handgelenk“.
Michael arbeitete von 2009-2014 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Signalverarbeitung. Seine Doktorarbeit beschäftigte sich Schwerpunktmäßig mit robusten statistischen Methoden für die Signalverarbeitung mit Anwendungen in der Biomedizin und Sensorgruppensignalverarbeitung. 2014 promovierte er mit Auszeichnung (summa cum laude) zum Thema „Robust Estimation and Model Order Selection for Signal Processing“ (Download PhD thesis here).
In seiner Diplomarbeit entwickelte er in der School of Optometry in Brisbane, Australien, eine Zeit-Frequenzabhängige Kohärenzanalyse die den Einfluss von Puls- und Atmungssignalen auf die dynamischen Aberrationen des menschlichen Auges aufzeigte.
Seine Studienarbeit beschäftigte sich mit der Parameterschätzung zur Augenliederkennung in videokeratoskopischen Bildern.
Aktuelle Studentenprojekte
Abgeschlossene Studentenprojekte
Shuo Liu Emotionsklassifizierung aus physiologischen Signalen 01/2017
Bastian Alt Robuste und Adaptive Methoden für lineare inverse Probleme 12/2016
Burak Celik Herzraten Tracking Algorithmen für photopletysmographische Signale 10/2016
Björn Achenbach Nichtnegative blinde Quellentrennung für Sprachaktivitätserkennung – ein Überblick 10/2016
Jack Dagdagan Lokalisierung von Sprachquellen und Empfängern in nicht kalibrierten akustischen Sensornetzen 06/2016
Christian Sledtz Fortgeschrittene Methoden der Herzraten Extrahierung aus PPG Signalen 06/2016
Burak Celik Implementierung eines Algorithmus zur Herzratenüberwachung aus photopletysmographischen Signalen 06/2016
Jun Liu Diffusionsbasierte Schätzung der Klusteranzahl in verteilten Sensornetzwerken 05/2016
Jasin Machkour Robuste und adaptive Regression für schwach besetzte lineare Modelle 04/2016
Fabian Scheidt Schnelle Verfahren zur kooperativen Lokalisation in drahtlosen Sensornetzwerken 03/2016
Hauke Radtki Versuchsaufbau zur Simulation von Hirndruck (ICP) Signalen 07/2015
Fabian Scheidt Kooperative Lokalisierung mittels Sum-Product Algorithmen für drahtlose Sensornetzwerke 01/2015
Burak Celik Modelierung und Analyse von photoplethysmographischen Signalen 08/2015
Jasin Machkour Bootstrap und robuste Regression 08/2015
Patricia Binder Verteilte robuste und adaptive Signalklassifizierung in drahtlosen Sensornetzen 01/2015
Daniel Kalus Verteilte robuste und adaptive Signaldetektion in drahtlosen Sensornetzen 01/2015
Keerati Suibkitwanchai Programmierarbeiten zur Ausarbeitung eines Versuchs zur Biomedizinischen Signalverarbeitung (SITT Praktikant, Bangkok) 06/2014
Stefan Vlaski Robuste Bootstrap Methoden für die Signalverarbeitung 07/2013
Stefan Vlaski Implementation und Vergleich robuster Bootstrap Methoden für Konfidenzintervalle 07/2013
Jack Dagdagan Stationaritätstests bei ausreißerbehafteten Daten 06/2013
Johannes Weise Merkmalsextrahierung zur Emotionsquantifizierung bei psychophysiologischen Signalen 06/2013
Stefan Richter Emotionsklassifizierung anhand von psychophysiologischen Signalen 06/2013
Tim Schäck Parameterschätzung von ausreißerbehafteten psychophysiologischen Signalen 03/2013
Jack Dagdagan Ansätze zur Identifizierung von Musikinstrumenten 01/2013
Stefan Richter Signalmodellierung für Herzratenvariabilität und ein Vergleich bekannter Features 12/2012
Johannes Weise Ein Vergleich verschiedener Methoden zur Bestimmung der Kohärenz bei Biomedizinischen Daten 12/2012
Bin Han Vorhersage von nicht-stationären medizinischen Signalen: Signalzerlegung und robuste Statistik 04/2012
Tim Schäck Robuste modellbasierte Erkennung von Augenlidern in videokeratoskopischen Bildern 01/2012
Falco Strasser Entfernen von Bewegungsartefakten in EKG Signalen 12/2011
Thanh Minh Vu Robuste Schätzung für abhängige Daten 11/2011
Andrea Schnall Robuste Modellordnungsschätzung für die Hornhautoberfläche 10/2011
Nevine Demitri Binaurale Rückkopplungsunterdrückung 04/2011
Falco Strasser Robuste Filterung von Autoregressiven Prozessen 10/2010
Ivan Derwin Detektion von Deterministischen Signalen in Impulsivem Rauschen 09/2010
Lehre
- Adaptive Filters (SS 2011)
- Speech and Audio Signal Processing (WS 2011/2012)
- Stochastische Signale und Systeme (SS 2009, SS 2010, SS 2011)
- Multirate Signal Processing (WS 2009/2010)
- Praktikum Digitale Signalverarbeitung (WS 2009/2010, SS 2010, WS 2010/2011)
- Signal Detection and Parameter Estimation (SS 2013)
- Advanced Topics in Statistical Signal Processing (SS 2014)