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信號統計與分析視頻教程 51講 中國科技大學 精品課程
 信號統計與分析視頻教程 51講 中國科技大學 精品課程
 課程編號: ZKDJP_2600 課程格式:WMV格式
 課程折扣:3.3折, 熱賣中... 已加入收藏 4
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信號統計與分析視頻教程 51講 中國科技大學 精品課程 課程介紹:
WMV格式

第一章 相關知識復習    4學時)

第一節 概率論概要

1. 隨機事件及其概率

2. 隨機變量及其分布

3. 多維隨機變量

4. 隨機變量的數字特征

5. 高斯隨機變量

6. 隨機變量函數的分布

7. 復隨機變量

第二節 隨機過程

1. 平穩和非平穩隨機過程

2. 隨機過程的統計特性與維納-辛欽定理

3. 高斯隨機過程

第三節 線性代數導論

1. 矩陣的概念和基本運算

2. 特殊矩陣

3. 矩陣的逆

4. 矩陣分解

5. 子空間

6. 梯度分析

第二章 隨機信號與系統    6學時)

第一節 引言

第二節 信號與系統概述

1. 信號及其分類

2. 系統及其分類

第三節 隨機信號通過線性時不變系統

1. 系統輸出的均值

2. 系統輸出的自相關函數和功率譜密度函數

3. 系統輸入與輸出的互相關函數和互功率譜密度函數

第四節 隨機序列通過線性時不變系統

第五節 白噪聲通過線性時不變系統

1. 系統輸出的一般特性

2. 白噪聲通過理想低通系統

3. 白噪聲通過理想帶通系統

4. 白噪聲通過具有高斯頻率特性的帶通系統

 

 

第六節 白噪聲序列和平穩隨機序列的參數模型

1. 自回歸滑動平均模型

2. 自回歸模型

3. 滑動平均模型

4. 三種模型間的聯系

第七節 隨機信號通過線性時變系統

第八節 隨機信號通過非線性系統

1. 直接計算法

2. 其它分析方法

 

第三章 假設檢驗與判決準則 24學時)

第一節 引言

第二節 信號檢測模型

第三節 統計判決準則

1. 幾個基本概念

2. 最大后驗概率準則

3. 最小平均錯誤概率準則

4. 貝葉斯(Bayes)平均風險最小準則

5. 極大極小準則

6. 紐曼-皮爾遜(Neyman-PearsonNP)準則

7. 似然比檢驗

第四節 統計判決準則的推廣

1. M元假設檢驗

2. 多樣本假設檢驗

3. 序貫檢驗

4. 復合假設檢驗

5. 分集技術與多檢測器檢測數據融合

第五節 高斯白噪聲中已知信號的檢測

1. 最佳接收機

2. 通信接收機的性能

3. 雷達系統的最佳接收機性能

4. 匹配濾波器

5. M元通信系統

6. 已知信號的分集接收

第六節 高斯色噪中的已知信號的檢測

1. 預白化方法

2. 卡亨南-洛維Karhunen-loeveK-L展開

3. 廣義匹配濾波

4. 高斯色噪聲中已知信號的檢測

5. 性能分析

第七節 隨機參量信號的檢測

1. 隨機相位信號

2. 隨機相位、隨機振幅信號

3. 多脈沖信號的檢測

4. 拓展

 

第四章 非參量檢測與穩健檢測   4學時)

第一節 引言

第二節 非參量檢測

1. 檢測器漸進相對效率與檢測效驗

2. 符號檢測

3. 秩檢測

第三節 穩健檢測

1. 穩健假設檢驗

2. 確定信號的有限樣本穩健檢測

3. 確知信號的漸進穩健檢測

 

第五章 信號參量的估計    6學時)

第一節    引言

第二節 估計準則

1. 最大后驗概率估計準則

2. 最大似然估計準則

3. 最小均方誤差估計準則

4. 線性最小均方誤差估計準則

5. 最小平均絕對誤差估計準則

6. 貝葉斯估計準則

7. 最小二乘估計準則

第三節 估計準則的推廣

1. 多參量的常用估計準則

第四節 估計量評價的指標

第五節 克拉美—羅不等式

1. 確定單參量估計的Cramer-Rao不等式

2. 隨機單參量估計的Cramer-Rao不等式

 

第六章 維納濾波與卡爾曼濾波(8學時)

第一節 引言

第二節 波形估計的分類

第三節 連續信號的維納濾波

1. 廣義平穩隨機信號的維納濾波原理

2. 物理不可實現維納濾波器的解

3. 物理可實現維納濾波器的解

4. 最小均方誤差

第四節 離散維納濾波

1. 隨機序列的維納濾波原理

2. 有限觀測樣本廣義平穩隨機序列的維納濾波

第五節 卡爾曼濾波

1. 狀態空間模型

2. 離散卡爾曼濾波

 

第七章 陣列處理    6學時)

第一節 引言

第二節 陣列信號模型

1. 信號

2. 陣列信號模型

3. 空間采樣與時間采樣

第三節 波束成形

1. 陣列方向圖

2. 相控陣方向圖

3. 切比雪夫加權方向圖

4. 數字波束形成器的優勢

第四節 自適應波束成形器

1. 基于最大輸出信干噪比準則的自適應數字波束形成器

2. 基于最小均方誤差準則(MSE)的自適應數字波束形成器

3. 基于極大似然比準則(ML)的自適應數字波束形成器

4. 基于最小噪聲方差(MV)準則的自適應數字波束形成器

5. 各種, , , 最優準則的權矢量的關系

第五節 不相關源的測向

1. 波束形成器測向方法BF

2. Capon最小功率估計器測向方法MVDR

3. 極大似然估計方法(ML)

4. 多重信號分類方法(MUSIC)

5. 旋轉不變量信號參數估計方法ESPRIT)

6. 測向方法比較

信號統計與分析視頻教程 51講 中國科技大學 精品課程


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