Formål:

At sætte den studerende i stand til at anvende teorier og metoder til modelbaseret analyse og

detektion af såvel støjfrie som støjbefængte tids- og amplitudediskrete stokastiske signaler

At give den studerende forståelse af grundlæggende metoder til mønstergenkendelse.

Indhold:

Grundlæggende informationsteori.

entropi.

betinget entropi

overført information

kanalkapacitet

Beskrivelse, kobling og analyse af stokastiske signaler.

Parseval's sætning samt Effekttæthedsspektre og Energispektre.

Kobling af hvid og farvet støj gennem lineære systemer.

Modelbaseret signalanalyse, LPC, Wiener-løsningen, Yule-Walker ligningerne.

AR-metoder, herunder autokorrelationsmetoden, covariansmetoden samt pre- og

postwindowed autokorrelation.

Toeplitz-systemer

Levinson-Durbin's rekursion samt PARCOR.

MA- og ARMA-metoder, herunder definition af de modificerede Yule-Walker ligninger.

Minimum fase og Spektralfaktorisering.

Ortogonalisering af signaler.

Forward- og backward prediktion.

Burg's metode og Lattice spektral-estimering.

Estimering af harmoniske signaler i støj, herunder Pisarenko's og Prony's metoder.

Metoder til estimering af modelorden, herunder "Final Prediction Error" og "Akaike

Information Criterion".

Detektion af stokastiske signaler

Bayes detektorer.

Diskriminante funktioner.

Matched filters

Statistisk mønstergenkendelse og klassifikation.

Forudsætninger:

Sandsynlighedsregning (F6-1), samt Statistik og Stokastiske Processer (F6-2 og F6-3).

Omfang:

3 ECTS

Placering:

210

Kategori:

PE