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随机信号处理
Course
zh
Chinese
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- Introductive Level
- Starts on February 29, 2016
Course details
Syllabus
- 第1章 随机过程的基本概念
- 1.1 定义与分类
- 1.2 概率分布与概率密度
- 1.3 数字特征
- 1.4 平稳随机过程
- 1.5 功率谱
- 1.6 典型随机过程
- 1.7 信号处理实例-海杂波统计特性分析
- 第2章 随机过程的线性变换
- 2.1 线性变换的概念与定理
- 2.2 随机过程通过线性系统分析
- 2.3 常用时间序列模型分析
- 2.4 最佳线性滤波器
- 2.5 匹配滤波器
- 2.6 信号处理实例-线性调频信号的匹配滤波
- 第一章、第二章内容测试
- 第3章 估计的基本概念与性能评估
- 3.1 估计理论概述
- 3.2 参数估计的CRLB
- 3.3 高斯白噪声中一般信号参数的CRLB
- 3.4 估计性能的蒙特卡洛仿真
- 第4章 最大似然估计
- 4.1 最大似然估计
- 4.2 最大似然估计的渐近特性
- 4.3 信号处理实例-时延估计
- 第5章 贝叶斯估计
- 5.1 贝叶斯估计的一般概念
- 5.2 最小均方估计
- 5.3 最大后验概率估计
- 5.4 信号处理实例-命中概率的贝叶斯估计
- 第6章 线性贝叶斯估计
- 6.1 线性最小均方估计
- 6.2 线性最小均方估计的几何解释
- 6.3 递推线性最小均方估计
- 第三至六章内容测试
- 第7章 线性卡尔曼滤波
- 7.1 卡尔曼滤波概述
- 7.2 卡尔曼滤波算法推导
- 7.3 计算举例
- 7.4 应用中的若干问题
- 7.5 信号处理实例-目标跟踪
- 卡尔曼滤波讨论
- 第8章 非线性卡尔曼滤波
- 8.1 扩展卡尔曼滤波
- 8.2 信号处理实例-目标跟踪
- 8.3 机动目标跟踪——仿真实验与讨论
- 第9章 统计判决理论
- 9.1 信号检测的基本概念
- 9.2 贝叶斯准则
- 9.3 奈曼-皮尔逊准则
- 第10章 复合假设检验
- 10.1 复合假设检验中的贝叶斯检验
- 10.2 一致最大势检验
- 10.3 广义似然比检验
- 第11章 高斯噪声中确定性信号检测
- 11.1 高斯白噪声中已知信号的检测
- 11.2 最佳接收机性能
- 11.3 高斯色噪声中已知信号检测
- 11.4 多信号检测
- 11.5 含有未知参数的信号检测
- 11.6 信号处理实例-正弦信号检测
- 第12章 高斯噪声中随机信号的检测
- 12.1 随机信号的检测：估计器-相关器
- 12.2 一般高斯信号的检测
- 12.3 信号处理实例-Swerlling起伏模型的雷达检测性能分析
- 第13章 非高斯噪声中信号的检测
- 13.1 非高斯噪声特性
- 13.2 非高斯噪声中已知信号的检测
- 13.3 渐近最佳检测器
Prerequisite
None.
Instructors
- 罗鹏飞
Platform
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