Timo Maiwald
Timo Maiwald, M. Sc.
Lebenslauf
Im Rahmen eines dualen Studiums bei der Siemens AG in Hannover absolvierte Timo Maiwald eine Berufsausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik und ein Bachelorstudium im Fach Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik. Anschließend studierte er Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik im Masterstudiengang an der Universität Erlangen-Nürnberg. Seit Oktober 2020 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technische Elektronik.
Arbeitsgebiete
- FMCW Radar
- Machine Learning
- Internet of Things
- Systementwurf und Integration
Aktuelle Lehrveranstaltungen
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Abgeschlossene Arbeiten:
- Forschungspraktikum Qing Zhang, „Untersuchung zur zeitlichen Synchronisation von Bluetooth Geräten durch periodisches Advertising“, 03/2021
- Forschungspraktikum Jing Chen, „Konzeption von Hardware für batteriebetriebene Pulsoximeter mit Bluetooth Funktionalität“, 07/2021
- Bachelorarbeit Klaus Radinger, „Aufbau eines IoT-Netzes zur Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten für das Monitoring von Bienenvölkern“, 11/2021
- Bachelorarbeit Moritz Schöfer, „Entwurf eines 3-Kanal-EKGs für präklinische Anwendungen“, 12/2021
- Forschungspraktikum Manuel Böhm, „Entwurf und Realisierung einer Schaltung zur Energiewandlung mit einem 3D gedruckten Prototypen“, 02/2022
- Masterarbeit Jing Chen, „Entwicklung von drahtloser Hardware zur Analyse von Pulswellen“, 03/2022
- Masterarbeit Qing Zhang, „Synchronisierung von Bluetooth-Modulen zur drahtlosen Messung der Pulswellengeschwindigkeit mit optischer Sensorik“, 03/2022
- Forschungspraktikum Xuan Zhao, „3D gedruckte Rotoren mit Elektronik zum Wandeln und Speichern von elektrischer Energie“, 08/2022
- Masterarbeit Manuel Böhm, „Entwicklung eines drahtlosen Systems mit Bluetooth Funktionalität zur Messung von Pulswellen“, 09/2022
- Forschungspraktikum Simon Wünsche, „Design, Inbetriebnahmen und Evaluation eines Systems für das automatisierte Personen-Labeling von einem Chirp-Sequence Radar mit Hilfe von KI gestützter Kameradatenauswertung“, 12/2022
- Masterarbeit Marcus Bellmann, „Implementation, Optimization and Verification of Regression-based Deep Learning Models for Embedded Systems“, (extern) 05/2023
- Masterarbeit, „Untersuchung von Federated Learning anhand des MNIST-Datensets“, 05/2023
- Masterarbeit, „Implementing Deep Learning Model on Resource Constrained Device for Motor Condition Monitoring“, (extern) 07/2023
- Masterarbeit Nan Liu, „Development of artificial intelligence for objective evaluation of the source intensity of a steering system“, (extern) 08/2023
- Masterarbeit Simon Wünsche, „Realisierung eines 60 GHz FMCW Radars und Simulation sowie Untersuchung der HF-Eigenschaften“, 08/2023
- Bachelorarbeit Paul Maar, „FMCW Radar gesteuerte Fahrplanung einer Kobuki Plattform in einem ROS“, 11/2023
- Masterarbeit Sebastian Gold, „Konzeption und Realisierung eines Testsystems für diamantbeschichtete Elektroden zur elektrochemischen Oxidation von Wasser“, 11/2023
Auszeichnungen
- 2022: Best Pitch Award - Summer School for Machine Learning in Engineering (Hamburg University of Technology)
Publikationen
A Human Pose Recognition Model Comparison to Label Radar Data for Gesture Recognition in Robotics (Beitrag bei einer Tagung, accepted)
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Time Domain Integration in Range Doppler/Angle Images for Human Gesture Recognition with FMCW Radar (Beitrag bei einer Tagung, accepted)
Asia-Pacific Microwave Conference (APMC) (Bali, Indonesia, 17. November 2024 - 20. November 2024)
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Deep Learning-based Person Detection on a Moving Robot
Radio and Wireless Week (San Antonio, Texas, 21. Januar 2024 - 25. Januar 2024)
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Automated Radar Data Labeling using MoveNet for Human Gesture Recognition
2023 Asia-Pacific Microwave Conference (APMC) (Taipei, Taiwan, 5. Dezember 2023 - 8. Dezember 2023)
DOI: 10.1109/APMC57107.2023.10439908
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10439908
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Gesture Recognition to Control a Moving Robot With FMCW Radar
2024 IEEE Radio and Wireless Symposium (RWS) (San Antonio, TX, USA, 21. Januar 2024 - 24. Februar 2024)
DOI: 10.1109/RWS56914.2024.10438564
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10438564
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Accelerating Deep Learning in Radar Systems: A Simulation Framework for 60 GHz Indoor Radar
In: Remote Sensing (2024)
ISSN: 2072-4292
DOI: 10.3390/rs16214028
URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/16/21/4028
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Evaluating Synthetic Data Potential for 60 GHz FMCW Radar Simulations with Real Measurements
11th Microwave and Radar Week (Wroclaw, 1. Juli 2024 - 4. Juli 2024)
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10644403
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Automated Radar Data Labeling through Computer Vision
Wamicon (Melbourne, FL 32903, 17. April 2023 - 18. April 2023)
DOI: 10.1109/WAMICON57636.2023.10124886
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A Wireless Lightweight System Node for Energy Efficient Beehive Sensing
2023 IEEE Topical Conference on Wireless Sensors and Sensor Networks, WiSNeT 2023 (Las Vegas, NV, USA, 22. Januar 2023 - 25. Januar 2023)
In: 2023 IEEE Topical Conference on Wireless Sensors and Sensor Networks, WiSNeT 2023 2023
DOI: 10.1109/WiSNeT56959.2023.10046265
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Nuclide Identification using CsI(Tl) Gamma Ray Spectra and Neural Networks
International Conference on Machine Learning and Applications 2022 (Nassau, The Bahamas, 12. Dezember 2022 - 14. Dezember 2022)
In: 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) 2023
DOI: 10.1109/ICMLA55696.2022.00249
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Planar Coils for Detection of Magnetic Nanoparticles in a Testbed for Molecular Communication
9th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication, NANOCOM 2022 (Barcelona, 5. Oktober 2022 - 7. Oktober 2022)
In: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Nanoscale Computing and Communication, NANOCOM 2022 2022
DOI: 10.1145/3558583.3558844
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Timing Deviations in Wireless Networks using Bluetooth Periodic Advertising
International Instrumentation & Measurement Technology Conference (Ottawa, 16. Mai 2022 - 19. Mai 2022)
In: IEEE (Hrsg.): 2022 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) 2022
DOI: 10.1109/I2MTC48687.2022.9806632
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9806632
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