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Eine mögliche Ursache für Sehprobleme in Dämmerung und Nacht stellen Refraktionsänderungen mit abnehmender Leuchtdichte dar: Die Dämmerungs- bzw. Nachtmyopie. In der Literatur wird die Nachtmyopie über drei Effekte erklärt: Die Akkommodationsruhelage, die sphärische Aberration und die Purkinje-Verschiebung. Die vorliegende Arbeit beleuchtet im Rahmen von vier Studien diese möglichen Ursachen für Refraktionsänderungen in mesopischen Lichtverhältnissen und deren Auswirkung auf Visus und Kontrastempfindlichkeit. Die erste Studie untersuchte den Einfluss des Dark Focus of Accommodation auf den Refraktionsstatus. Dabei zeigte sich nach dem Übergang von photopischen zu skotopischen Lichtbedingungen eine klinisch unbedeutende Verschiebung des Refraktionsstatus in Richtung Myopie. Ferner stellte sich der Dark Focus sofort nach der Abdunklung ein und war unabhängig von der Dunkeladaptationszeit. Der Einfluss des Dark Focus auf das Sehen in mesopischen Lichtverhältnissen ist somit als gering einzustufen. In der zweiten Studie wurde der Einfluss der sphärischen Aberration auf die subjektive Refraktionsänderung untersucht. Die subjektive Refraktion änderte sich dabei mit abnehmender Leuchtdichte nicht umso mehr in Richtung Myopie, je positiver die sphärische Aberration war. Zur Untersuchung der Purkinje-Verschiebung wurde ein Versuchsaufbau zur Messung der spektralen Hellempfindlichkeit des menschlichen Auges erstellt und im Rahmen einer Evaluierungsstudie geprüft. Auf dieser Basis konnte in der dritten Studie festgestellt werden, dass die Purkinje-Verschiebung unmittelbar nach der Einstellung einer maximalen Leuchtdichte von 0,1 cd/m^2 eintritt und ebenfalls unabhängig von der Dunkeladaptationszeit ist. Des Weiteren zeigte sich, dass die Purkinje-Verschiebung nicht im Netzhautzentrum, sondern ausschließlich in der Peripherie (10˚) auftritt und wohl nicht zu einer Refraktionsverschiebung mit abnehmender Leuchtdichte beträgt. Die vierte Studie beschäftigte sich mit der Erstellung von Defokuskurven für Visus und Kontrast in Abhängigkeit von der Leuchtdichte. Dabei änderte sich der Refraktionsstatus nur in Einzelfällen in Richtung Myopie. Der Betrag der Myopisierung beträgt weniger als 1 dpt. Astigmatische Änderungen treten in der Regel nicht auf. Ebenso führt die Verordnung einer angepassten Korrektion für mesopische Lichtverhältnisse nur in Einzelfällen zu einer Verbesserung von Visus und Kontrastempfindlichkeit in dunkler Umgebung. Ferner geht aus dieser Arbeit hervor, dass eine Differenzierung zwischen Dämmerungs- und Nachtmyopie notwendig ist.

The efficient estimation of an approximate model order is very important for real applications with multi-dimensional data if the observed low rank data is corrupted by additive noise. In this paper, we present a novel robust method for model order estimation of multi-dimensional data based on the LineAr Regression of Global Eigenvalues (LaRGE). The LaRGE method uses the multi-linear singular values obtained from the HOSVD of the measurement tensor to construct global eigenvalues. In contrast to the Modified Exponential Test (EFT) that also exploits the approximate exponential profile of the noise eigenvalues, LaRGE does not require the calculation of the probability of false alarm. Therefore, it is well suited for the analysis of biomedical data. The excellent performance of the LaRGE method is illustrated via simulations and results obtained from EEG as well as MEG recordings.

The deployment, operation and maintenance of complex cellular networks are managed autonomously by multiple concurrently executing Self-Organizing Network (SON) functions with dedicated objectives, that can often negatively impact the functioning of each other. It is essential to avoid the blinkered view to their individual targets and consider a holistic approach towards identifying the best possible coordination between them, in order to achieve desired overall network gains while ensuring stable and robust network operation. The designing of appropriate SON-coordination mechanisms is quite challenging as it requires comprehensive modelling of all the complementing and conflicting interactions among them. This article discusses the application of Machine Learning based online Recommender Systems to model the dynamics between SON functions. To evaluate its applicability, in this work, the focus is to jointly implement two intertwined SON functions - Inter Cell Interference Coordination (ICIC) and Coverage and Capacity Optimization (CCO), to implicitly handle their conflicts and achieve the desired trade-off between coverage and capacity by optimizing a joint objective. The proposed cooperative learning and distributed configuration enforcement based ICIC-CCO coordinated SON solution has been evaluated on a system-level LTE network simulator with varied traffic distributions. It has been observed that the outage situations in the network are significantly reduced while still achieving high Signal-to-Interference Ratios (SIRs), even with reduced transmit power settings on several occasions.

Die Anforderungen an den Netzdatenverkehr sind in den letzten Jahren dramatisch gestiegen, was ein großes Interesse an der Entwicklung neuartiger Lösungen zur Erhöhung der Netzkapazität in Mobilfunknetzen erzeugt hat. Besonderes Augenmerk wurde auf das Problem der Kapazitätsverbesserung bei temporären Veranstaltungen gelegt, bei denen das Umfeld im Wesentlichen dynamisch ist. Um der Dynamik der sich verändernden Umgebung gerecht zu werden und die Bodeninfrastruktur durch zusätzliche Kapazität zu unterstützen, wurde der Einsatz von Luftbasisstationen vorgeschlagen. Die Luftbasisstationen können in der Nähe des Nutzers platziert werden und aufgrund der im Vergleich zur Bodeninfrastruktur höheren Lage die Vorteile der Sichtlinienkommunikation nutzen. Dies reduziert den Pfadverlust und ermöglicht eine höhere Kanalkapazität. Das Optimierungsproblem der Maximierung der Netzkapazität durch die richtige Platzierung von Luftbasisstationen bildet einen Schwerpunkt der Arbeit. Es ist notwendig, das Optimierungsproblem rechtzeitig zu lösen, um auf Veränderungen in der dynamischen Funkumgebung zu reagieren. Die optimale Platzierung von Luftbasisstationen stellt jedoch ein NP-schweres Problem dar, wodurch die Lösung nicht trivial ist. Daher besteht ein Bedarf an schnellen und skalierbaren Optimierungsalgorithmen. Als Erstes wird ein neuartiger Hybrid-Algorithmus (Projected Clustering) vorgeschlagen, der mehrere Lösungen auf der Grundlage der schnellen entfernungsbasierten Kapazitätsapproximierung berechnet und sie auf dem genauen SINR-basierten Kapazitätsmodell bewertet. Dabei werden suboptimale Lösungen vermieden. Als Zweites wird ein neuartiges verteiltes, selbstorganisiertes Framework (AIDA) vorgeschlagen, welches nur lokales Wissen verwendet, den Netzwerkmehraufwand verringert und die Anforderungen an die Kommunikation zwischen Luftbasisstationen lockert. Bei der Formulierung des Platzierungsproblems konnte festgestellt werden, dass Unsicherheiten in Bezug auf die Modellierung der Luft-Bodensignalausbreitung bestehen. Da dieser Aspekt im Rahmen der Analyse eine wichtige Rolle spielt, erfolgte eine Validierung moderner Luft-Bodensignalausbreitungsmodelle, indem reale Messungen gesammelt und das genaueste Modell für die Simulationen ausgewählt wurden.

Das PCB Jet Printing ist eine innovative Methode um Lotpaste ohne die Verwendung von Schablonen auf Leiterplatten (PCB - printed circtuit board) zu applizieren. In Fertigungslinien enthaltene Inspektionssysteme sind in der Lage zu entscheiden, ob eine Leiterplatte korrekt bedruckt wurde und somit weiterverwendbar ist. Eine Korrektur fehlerhafter Platten ist in diesem Schritt mit vertretbaren Kosten und Aufwand jedoch nicht mehr möglich. Das Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung eines integrierbaren und online-fähigen Inspektionssystems um den Druckprozess zu überwachen. Dazu soll das Volumen der Lotpunkte ermittelt werden um dieses bei Bedarf zu korrigieren, bevor die Leiterplatte den Drucker verlässt. Somit können Unsicherheiten reduziert und die Effizienz des Systems erhöht werden. Für die Umsetzung wird eine photogrammertrische Rekonstruktion etabliert. Dies beinhaltet das Design und die Realisierung eines Demonstratorsystems. Es wurde ein neuartiger Ansatz für die Kamerakalibrierung im neu eingeführten Bereich der ultra-close range normal case photogrammetry vorgeschlagen und über den 2D Reprojektionsfehler sowie den 3D Rekonstruktionsfehler evaluiert. Um effizient Bildmerkmale zu extrahieren wurden bekannte Merkmalsextraktoren und -deskriptoren untersucht und beispielsweise in Bezug auf eine Skalenraumprozessierung angepasst. Für die Evaluierung wurde ein neuer Parameter eingeführt (Solder Joint Feature Coverage - SolFeC), welcher die Abdeckung der Lotpunkte mit Bildmerkmalen beschreibt. Das kalibrierte Kameramodell wurde neben der Rekonstruktion zur modellbasierten Punktkorrespondenzkorrektur verwendet, da dieser Schritt im Nahbereich aufgrund des identischen Erscheinungsbildes verschiedener Lotpunkte eine hohe Herausforderung darstellt. Die Ergebnisse des feature matchings wurde über die Parameter precision und recall sowie über das Rekonstruktionsergebnis bewertet. Mittels angepasster Kameramodelle wurden die Punktkorrespondenzen zur 3D Rekonstruktion einer Punktwolke verwendet. Diese wird in ein Clustering überführt. Anschließend wird jede Lotpunktwolke über eine konkave Hülle vermascht und gefiltert. Die Abweichung der berechneten Volumina innerhalb der Lotpunkte mit einem Volumen von mehr als 30 nl beträgt weniger als 12%, was mit der Schwankung des Lotpastendrucks korrespondiert. Die allgemeine Abweichung beträgt 14%.