视频绪论
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个人介绍
主讲教师：梁风梅
第3期
| 学校： | 太原理工大学 |
| 开课院系： | 信息与计算机学院 |
| 专业大类： | 电子信息类 |
| 开课专业： | 电子信息类相关专业 |
| 课程英文名称： | Signal Estimation Theory |
| 课程编号： | s081006 / 8520806 |
| 学分： | 1.5 |
| 课时： | 30 |
课程介绍
信号估计理论是以信息论为理论基础，以概率论、数理统计和随机过程为数学工具，以受噪信号为处理对象，以提取有用信息为研究目标，综合系统理论与通信工程的一门学科，是电子信息、通信、自动控制等技术的理论基础，是电子信息类专业的重要专业基础课程，主要介绍信号检测、参数估计、波形估计的基本理论与方法。在统计识别、信号处理、天文学、地震学、生物物理学以及医学等领域得到广泛应用。
课程评价
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 信号检测与估计理论研究对象 |
视频
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2023-03-13 | 19.95MB | ||
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文档
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| 1.2 信号检测与估计理论的发展历程 |
视频
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文档
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| 1.3 本课程的性质与内容安排 |
文档
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| 2.1.1 随机过程的概念与统计描述 |
视频
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2023-03-13 | 22.11MB | ||
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文档
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| 2.1.2 随机过程的平稳性与各态历经性 |
视频
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文档
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| 2.1.3 随机过程的独立性、相关性与正交性 |
视频
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文档
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| 2.1.4 平稳随机过程的功率谱密度函数 |
视频
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文档
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| 2.2 高斯噪声与白噪声 |
视频
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文档
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| 3.1 检测理论的基本概念 |
视频
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文档
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作业
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| 3.2 最大后验概率准则 |
视频
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文档
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作业
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| 3.3 最小风险贝叶斯准则 |
视频
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作业
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| 3.4 最小错误概率准则 |
视频
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文档
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| 3.5 极大极小准则 |
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| 3.6 Neyman-Pearson准则 |
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作业
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| 3.7 M元检测 |
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| 4.1.1 接收机的结构形式 |
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文档
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| 4.1.2 接收机的检测性能 |
视频
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| 4.2 三种常用系统性能评价 |
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作业
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| 4.3 高斯白噪声下多元确知信号的检测 |
视频
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| 4.4 匹配滤波器 |
附件
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| 4.4.1 最大信噪比原则 |
视频
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文档
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| 4.4.2 白噪声背景下的匹配滤波器 |
视频
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作业
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| 4.5 广义匹配滤波器 |
视频
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文档
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作业
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| 5.1.1 复合假设检验的Bayes准则 |
视频
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作业
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| 5.1.2 复合假设检验的Neyman-Pearson准则 |
视频
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作业
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| 5.2.1 最佳检测系统的结构 |
视频
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文档
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| 5.2.2 检测性能 |
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| 5.3 随机相位和振幅信号的检测 |
文档
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作业
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| 6.1 Bayes估计 |
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作业
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| 6.2 最大后验估计 |
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| 6.3 最大似然估计 |
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| 6.4 最小二乘估计 |
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作业
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| 6.5 估计量的性质 |
视频
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作业
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| 6.6 克拉-默拉奥不等式 |
视频
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作业
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| 6.7 估计的最小均方误差界 |
文档
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2023-03-13 | 985.92KB |
课程章节
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