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课程重点
这个课程网站以提供本课程的作业及实习讲义为特色。This course site features homework assignments and recitation notes.
课程描述
本课程检视在讯号处理、通讯，以及控制领域上基础的检测与估计方法。主题涵盖如下：随机变数的向量空间；贝氏及Neyman-Pearson的假设测试；贝氏以及非随机因子的估计；无偏差最小变量估计子及Cramer-Rao界限；随机程序的重现，整形及白化滤波器及Karhunen-Loeve展开法；以及从观察的波形检测与估计。进阶的主题涵盖如下：线性预测和频谱估计以及Wiener及Kalman滤波器。This course examines the fundamentals of detection and estimation for signal processing, communications, and control. Topics covered include: vector spaces of random variables; Bayesian and Neyman-Pearson hypothesis testing; Bayesian and nonrandom parameter estimation; minimum-variance unbiased estimators and the Cramer-Rao bounds; representations for stochastic processes, shaping and whitening filters, and Karhunen-Loeve expansions; and detection and estimation from waveform observations. Advanced topics include: linear prediction and spectral estimation, and Wiener and Kalman filters.
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| 师资 |
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讲师：
Alan Willsky 教授
Gregory Wornell 教授
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| 上课时数 |
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教师授课：
每周2节
每节1.5小时
复习/实习课程：
每周1节
每节1小时
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| 程度 |
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研究所
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原文声明 |
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