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Medizinische Exoskelette sind ein wichtiges Thema, z. B. für die medizinische Rehabilitation von Schlaganfallpatienten. Eine Herausforderung besteht darin, zu erkennen, welche Art von Bewegung ein Benutzer ausführen möchte, z. B. das Heben eines Arms. Dies kann durch die Analyse von Biosignalen wie EEG (d.h. Neuronenaktivität im Gehirn) unterstützt werden. In diesem semesterübergreifenden Projekt untersuchen wir, wie maschinelles Lernen für eingebettete Systeme eingesetzt werden kann, um bessere Exoskelette durch eine solche Bio-Signalanalyse zu realisieren. In früheren Semestern wurde ein Deep Learning Modell für EEG-Analyse ausgewählt. Das Ziel des Projekts in diesem Semester ist es, das Deep Learning Modell mit Hilfe einer existierenden Exntwicklungsumgebung für einen FPGA zu implementieren und die entstandene Lösung zu evaluieren.