Popis předmětu - BE2M37SSP

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
BE2M37SSP Statistical Signal Processing
Role:  Rozsah výuky:4p+0
Katedra:13137 Jazyk výuky:EN
Garanti:  Zakončení:ZK
Přednášející:  Kreditů:5
Cvičící:  Semestr:L

Anotace:

The course provides fundamentals in three main domains of the statistical signal processing: 1) estimation theory, 2) detection theory, 3) optimal and adaptive filtering. The statistical signal processing is a core theory with many applications ranging from digital communications, audio and video processing, radar and radio navigation, measurement and experiment evaluation, etc.

Osnovy přednášek:

1. Estimation
1a. MVU estimator, Cramer-Rao lower bound, composite hypothesis, performance criteria 1b. Sufficient statistics 1c. Maximum Likelihood estimator, EM algorithm 1d. Bayesian estimators (MMSE, MAP)
2. Detection
2a. Hypothesis testing (binary, multiple, composite) 2b. Deterministic signals 2c. Random signals
3. Optimal and adaptive Filtration
3a. Signal modeling (ARMA, Padé approximation, ...) 3b. Toeplitz equation, Levinson-Durbin recursion 3c. MMSE filters, Wiener filter. 3d. Kalman filter. 3e. Least Squares, RLS 3f. Steepest descent and stochastic gradient algorithms. 3g. Spectrum estimation

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:

Plán Obor Role Dop. semestr


Stránka vytvořena 28.3.2024 12:50:27, semestry: Z/2024-5, Z,L/2023-4, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)