In this book the reader finds a very impressive collection of excellent papers on otoacoustic emissions. The author utilizes otoacoustic emissions as a noninvasive tool to study cochlear prepocessing and sound perception. Several new recording techniques are introduced, such as chirplet stimuli, wideband suppressor tones and a new method for detecting the acoustic reflex at low stimulus levels. The experimental capabilities and the theoretical background of the author will lead the reader to a better understanding of the generation of otoacoustic emissions
„Mehr Mauern!“ begleitet den Ich-Erzähler auf seiner Suche nach sich selbst im alten Europa während des Mauerfalls. Das Buch vereint Elemente von Roadmovie, Gesellschaftskritik und Satire und regt zum Lachen und Nachdenken an. Trotz der Erstveröffentlichung 1990 sind viele Gedanken heute aktueller denn je.
In dem Band werden 311 vogelkundlich interessierte Personen behandelt, die in Sachsen geboren oder verstorben sind oder ihren Lebensmittelpunkt in Sachsen hatten.
Die Konzentration aufwendiger Verfahrenstechnik in Verbindung mit mehrstufiger Prozessführung macht Chemieanlagen anfällig für Betriebsstörungen, die sich negativ auf die Produktqualität und den Gesamtwirkungsgrad auswirken. Der Zeitaufwand zur Behebung solcher Störungen kann zu erheblichen Produktionsausfällen führen. Zur Überwachung des Betriebs von verfahrenstechnischen Anlagen wird eine Methodik mit neuronalen Netzen vorgestellt. Die während des Betriebs erfassten Messgrößen sind als zeitabhängige Muster interpretierbar, was die Automatisierung komplexer Bewertungs- und Entscheidungsprozesse ermöglicht. An einer Versuchsanlage werden gezielt Störungen erzeugt, um das Prozessverhalten aufzuzeichnen und mithilfe von Mustererkennungsverfahren auf Basis neuronaler Netze eine automatisierte Zustandsbewertung durchzuführen. Der Ansatz beginnt mit einem Semibatch-Prozess und überträgt die Erkenntnisse von Simulation und Experiment auf die kontinuierliche Fahrweise, einschließlich der Anfahrphase. Unerwünschte Betriebszustände müssen nicht an realen Anlagen erzeugt werden; sie können auch durch Simulationen an Modellen trainiert werden. Die Leistungsfähigkeit der Methodik zur Identifizierung von bestimmungsgemäßen und nichtbestimmungsgemäßen Betriebszuständen wird erfolgreich nachgewiesen.
