# Identifikation

## Wie werden QR Codes kodiert / dekodiert?


## RFID-System aufzeichnen und erklären

System Components:

Transponder:

Features:

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# Authentifizierung

## Nenne 5 biometrische Identifikationsverfahren


## Unterschied FRR und FAR


## Die 3 Basics (Knowledge, Possession, Biometrics) kurz erklären


## 3 Verhaltensbasierte Möglichkeiten nennen u. kurz erklären

- Keystroke Dynamics(Key depressin time, latency between strokes, error frequency, …)
- Gait Recognition (body shape and how you are walking)
- Biosignals - ECG, EMG
- Photoplethysmography (measures volume changes in organs, e.g. arteries in subcutaneous tissue)

## Unterschied Autorisierung vs. Authentifikation

Authorization: Permission or approval
Authentication: Validating or figuring out the identity of a person

## Unterschied Retinascan vs. Irisanalyse

Retinal Scanning
- Measures the blood vessel patterns at the back of the eye
- Light is travelling through the pupil to illuminate the retina
- Generally used for high-end security applications, primarily for physical access control

Features
- High accuracy/stability
- Clear contacts usually not a problem

Considerations
- Generally considered intrusive; uncomfortable user interface
- Requires removal of eyeglasses
- Capture can take 10-15 seconds
- Not commercially marketed

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Iris Recognition
- Measures features associated with the texture of the colored part of the eye
- Measures up to 266 unique features.
- Uses a near infrared sensor from a distance of 6 in. to 2 ft (15 - 60 cm in metric)
- Popular for facility access and transportation / border security

Pros:
- Highly accurate
- Stable over lifetime
- works through glasses
- no contact
- not affected by common eye surgeries

Cons:
- Can be affected by some diseases and diabetes

## 2 Fingerprint Algorithmen kurz erklären


## Biometric-Identification: Gangstil vs. Fingerabdruck hinsichtlich der 7 (?) Charakteristiken gegenüberstellen und bewerten


Universality – ”Every person should have this feature”
Uniqueness – ”There should not be another person with the same characteristics”
Permanency – ”The features should always stay the same”
Collectability – ”It should be possible to extract the interested attribute”
Acceptability – ”Are people willing to accept it?“
Performance – ”Achievable recognition accuracy, resources required, operating environment”
Circumvention – ”How easily can it be spoofed?”

TODO

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# Sensor

## Nenne jeweils zwei Ausprägungen von Positionssensoren und Audiosensoren

Position:
- Accelerometer, Tilt sensor, Gravimeter

Audio:
- Microphone, Geophone, Seismometer

## Beschreibe eine Funktionsweise von Temperatursensoren

**Thermoelectric sensors:**
Relative sensor: generates voltage in response to temperature difference on both conductors

## Erkläre Low Pass/High Pass und wofür diese verwendet werden

Used to remove unwanted noise (frequencies) from a signal

## Beschleunigungssensor aufzeichnen und erklären

Piezoelectric: Force on self-generating crystal provides charge output proportional to acceleration


## Erklären Sie die Komponenten und die Funktionsweise eines 3-Achsen-Beschleunigungssensors

By mounting three accelerometers orthogonally to one another, a three axis accelerometer can be obtained

## Erläutern Sie die Sensordaten eines IMU-Systems mit sechs Freiheitsgraden

IMU produziert 6 „achsen“, x, y, z, roll, yaw, pitch
Die ersten 3 sind Positionsdaten, die letzteren 3 Orientierungsdaten
Anhand Orientierung und Beschleunigung kann man relative Position und Rotation bestimmen

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## Aktuatoren

## Erklären Sie den piezoelektrischen Effekt. Nennen Sie ein Anwendungsbegiet eines piezoelektischen Aktuators.


Anwendungsbegiet:
- Microphones
- Accelerometer

## Nennen Sie 3 aktuelle Display Technologien


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# Lokalisierung

## Time of Flight berechnen; Probleme und Lösung von diesem Verfahren erklären


**Problem**: Speed of light in air is 0.29971 m/ns: Accurate timing required, each nano
second means about 30 cm error.
**Solution**: To improve the result, it is common to average several measurements.

## Unterschied zwischen Tracking vs, Positioning


## Unterschied Angulation vs. Lateration


Details:

## 3 technische Möglichkeiten zur Lokalisierung in Gebäuden

By far most widely used indoor positioning method, e.g. with WiFi or ZigBee.
Also: Bluetooth Indoor Positioning


## A sendet Nachricht mit tA=0ns zu B tB=20ns, Time of Arrival, Distanz? Licht c=0,3m/ns


$t_d = t_b - t_a = 20 - 0 = 20ns$
$d = c \cdot t_d = 0.3 \cdot 20 = 6m$

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# Reliablity

## Zwei Systeme gegeben, man musste die Reliability beider berechnen und begruenden welches besser sei.

## Reliability vs Availablity

Availability (= MTTF / (MTTF + MTTR) Uptime in %, MTTR = mean time to repair
Reliability: Ability to perform and maintain functions in routine circumstances

-> See cheat sheet

## MTTF berechnen (MTTR und Availablity gegeben)


## Reliabilty von Sensornetz ausrechnen (Paralell, Seriell); dann das Sensornetz um eine paralelle Node erweitern; neue Reliabilty ausrechnen (insg. 3 Unteraufgaben);

Seriell: $R_1 * R_2$
Parallel: $(1-(1-R_1)*(1-R_2))$

## System mit MTTF 80000h, MTTR=10h, FailRate= 1.5 * 10^-5, R nach 365 Tagen, Availability?

$A = \frac{MTTF}{MTTF + MTTR} = \frac{80000}{80000 + 10} = 0.999875$

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Um den Reliability-Wert (Zuverlässigkeit) R nach 365 Tagen zu berechnen, verwenden wir die folgende Formel:

$R = e^{-\lambda t}$

λ = Ausfallrate (Fail Rate)
t = Zeit in Stunden.

Gegebene Werte:
Fail Rate = 1.5 * 10^-5 (pro Stunde)
t = 365 * 24 (365 Tage in Stunden)

$R = e^{-1.5 * 10^{-5} * 365 * 24} = e^{-1.314} \approx 0.2687$

Die Zuverlässigkeit (Reliability) des Systems nach 365 Tagen beträgt etwa 26,87%.

# Petri Netz

1) Incidenz Matrix aufstellen
2) Erreichbarkeitsgraph aufstellen
3) Ist das netz live?
4) ist das netz safe?
5) Yes/No fragen zu Kategorien

- Petri-Netz: zu einem gegebenen PN (siehe 2 Posts weiter unten):
- Adjazenzmatrix aufstellen;
- Erreichbarkeitsgraph aufzeichnen;
- Frage ob PN live ist;
- Liveness generell erklären;
- True/False für State Machine/Marked Graph/usw. (wie bei 2019er Klausur);

2 Aufgezeichnete Petri Netze kategorisieren (Free-Choice, ... siehe Folien), Multiple Choice

-Petri-Nets: Inzidenzmatrix, T-Invariante und P-Invariante bestimmen

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## Beispiel: 

### Bestimmen Sie die Inzidenzmatrix des obigen Petri-Netzes

| | P_0 | P_1 | P_2 | P_3 |
|---|-----|-----|-----|-----|
|T_0|-1 |1 |0 |0 |
|T_1|0 |-2 |2 |0 |
|T_2|0 |0 |-1 |1 |
|T_3|1 |0 |0 |-1 |

### Geben Sie den kleinstmöglichen Eigenvektor der **T-Invarianten** des obigen Petri-Netzes an

$A^T * x = 0 => x = [2, 1, 2, 2]$

### Geben Sie den kleinstmöglichen Eigenvektor der P-Invarianten des obigen Petri-Netzes an
$A * y = 0 => y = [1, 1, 1, 1]$

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# Scheduling

## 

$L_i(t)=d_i - t - e_i$
t0: L1=9-4-0=5 -> T1

t1: L1=9-3-1=5
L2=4-2-1=1 -> T2

t2: L1=9-3-2=4
L2=4-1-2=1 -> T2
L3=10-3-2=5

t3: L1=9-3-3=3 -> T1
T2 finished
L3=10-3-3=4

t4: L1=9-2-4=3 -> T1
L3=10-3-4=3

t5: L1=9-1-5=3
L3=10-3-5=2 -> T3

t6: L1=9-1-6=2
L3=10-2-6=2 -> T3

t7: L1=9-1-7=1 -> T1
L3=10-1-7=2

t8: T1 finished
L3=10-1-8=1 -> T3

t9: T3 finished