정보이론특론
- 전북대학교
- Xiang Gen Xia
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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
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- 강의학기
- 2012년 1학기
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- 조회수
- 6,334
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This course covers the fundamentals of detection and estimation theory for statistical signal processing. The topics include hypothesis testing theory, signal detection theory for both deterministic and random signals, signal estimation theory with various optimal estimators for both deterministic and random parameters, and their properties and performance analysis. It inlcudes Cramer-Rao bounds and Kalman filtering etc.
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Theory Preparation의 소개와 가능성
차시별 강의
| 1. | |
Theory Preparation의 소개와 가능성 | Signal detection and estimation problem motivation, probability theory |  |
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베이시안 가설 검정 | bayesian risk, Bayesian rule | |
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| 2. | |
Minimax 가설 검정 | minimax risk | |
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Neyman-Pearson 가설 검정 | Neyman-Pearson rule | |
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결정론적 신호 검파 | Optimal detetdion, locally optimal detection | |
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| 3. | |
랜덤 신호 검파 | Chernoff bound, sequential detection, robust detection | |
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베이시안 변수 추정 | MMSE, MMAE and MAP estimations | |
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비확률 변수 추정 | Unbiased estimation, Cramer-Rao bound | |
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최대 우도 추정 | Likelihood equation, consistency, asymptotic normality | |
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| 4. | 칼만 필터링 | Signal estimation, prediction, tracking | ||
| 5. | 로버스트 추정 | Robust estimation, outliers |
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