Přehled studia |
Přehled oborů |
Všechny skupiny předmětů |
Všechny předměty |
Seznam rolí |
Vysvětlivky
Návod
Anotace:
Předmět poskytuje teoretické základy ve třech hlavních oblastech zpracování stochatických signálů: 1) teorie odhadu parametrů, 2) teorie detekce, 3) optimální a adaptivní filtrace. Zpracování stochatických signálů tvoří klíčový teoretický základ pro řadu aplikací - digitální komunikace, zpracování audio a video signálů, radar, rádiovou navigaci, měření a vyhodnocování experimentů, atd.
Osnovy přednášek:
1a. MVU estimátor, Cramer-Rao mez, kompositní hypotézy, vlastnosti estimátorů
1b. Postačující statistika
1c. Maximálně věrohodný odhad, EM algoritmus
1d. Bayesovské estimátory (MMSE, MAP)
2a. Testování hypotéz (binární, násobná, kompositní)
2b. Deterministické signály
2c. Náhodné signály
3. | | Optimální a adaptivní filtrace |
3a. Modelování signálů (ARMA, Padého approximace, ...)
3b. Toeplitzovy rovnice, Levinsonova-Durbinova rekurse
3c. MMSE filtry, Wienerův filtr
3d. Kalmánův filtr
3e. Metoda nejmenších čtverců (LS), rekursivní LS (RLS)
3f. Gradientní algoritmy a metoda největšího spádu
3g. Spektrální analýza
Osnovy cvičení:
Literatura:
1. | | Steven Kay: Fundamentals of Statistical Signal Processing - Estimation theory |
2. | | Steven Kay: Fundamentals of Statistical Signal Processing - Detection theory |
3. | | Monson Hayes: Statistical digital signal processing and modeling |
4. | | Ali Sayed: Fundamentals of Adaptive Filtering |
5. | | S. M. Kay: Fundamentals of statistical signal processing-detection theory, Prentice-Hall 1998 |
Požadavky:
Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Stránka vytvořena 11.12.2024 07:50:59, semestry: Z/2025-6, Z,L/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů |
Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |