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課程重點
這個課程網站以提供本課程的作業及實習講義為特色。This course site features homework assignments and recitation notes.
課程描述
本課程檢視在訊號處理、通訊，以及控制領域上基礎的檢測與估計方法。主題涵蓋如下：隨機變數的向量空間；貝氏及Neyman-Pearson的假設測試；貝氏以及非隨機因子的估計；無偏差最小變量估計子及Cramer-Rao界限；隨機程序的重現，整形及白化濾波器及Karhunen-Loeve展開法；以及從觀察的波形檢測與估計。進階的主題涵蓋如下：線性預測和頻譜估計以及Wiener及Kalman濾波器。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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| 師資 |
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講師：
Alan Willsky 教授
Gregory Wornell 教授
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| 上課時數 |
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教師授課：
每週2節
每節1.5小時
複習/實習課程：
每週1節
每節1小時
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| 程度 |
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研究所
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原文聲明 |
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