정보이론특론

전북대학교
Xiang Gen Xia

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2012년 1학기

조회수

5,489

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
	베이시안 가설 검정	bayesian risk, Bayesian rule
2.	Minimax 가설 검정	minimax risk
	Neyman-Pearson 가설 검정	Neyman-Pearson rule
	결정론적 신호 검파	Optimal detetdion, locally optimal detection
3.	랜덤 신호 검파	Chernoff bound, sequential detection, robust detection
	베이시안 변수 추정	MMSE, MMAE and MAP estimations
	비확률 변수 추정	Unbiased estimation, Cramer-Rao bound
	최대 우도 추정	Likelihood equation, consistency, asymptotic normality
4.	칼만 필터링	Signal estimation, prediction, tracking
5.	로버스트 추정	Robust estimation, outliers