Содержание
ЛЕКЦИИ
по курсу:
“Методы и системы обработки сигналов”
Содержание
Лекция № 1. Устройство обнаружения сигналов в условиях априорной неопределённости.
1.1. Проблема обнаружения сигналов в условиях априорной неопределённости. Основные понятия и определения.
1.2. Критерии оптимальности решающих правил.
1.3. Байесовский критерий оптимальности.
Рекомендуемые материалы
Лекция № 2. Структура оптимальных устройств обнаружения.
2.1. Весовой критерий; критерий Неймана-Пирсона.
2.2. Структура оптимального решающего правила.
2.3. Расчет отношения правдоподобия для простых гипотез.
Лекция № 3. Расчет отношения правдоподобия при сложных гипотезах.
3.1 Общие соображения
3.2. Способы расчета безусловного отношения правдоподобия при наличии неизвестных параметров
3.2.1. Сигнал с постоянной амплитудой и постоянной неизвестной фазой.
3.2.2. Сигнал с постоянной амплитудой и случайной фазой.
3.2.3. Сигнал со случайной амплитудой
Лекция № 4. Методы приближенного расчета безусловного отношения правдоподобия. Схемы совместного обнаружения – оценивания.
4.1. Многоканальная схема совместного обнаружения – оценивания.
4.2. Следящая (адаптивная) схема совместного обнаружения – оценивания.
4.3. О роли априорного распределения при синтезе алгоритмов совместного обнаружения – оценивания (адаптивный байесовский подход)
Лекция № 5. Влияние априорной неопределенности на величину пороговых сигналов и характеристики обнаружения
5.1. Величина информации Кульбака – Леблера для разных моделей сигналов.
5.2. Влияние априорной неопределенности на пороговые сигналы и характеристики обнаружения.
5.3. Выбор расчетных вероятностей ошибок.
Лекция № 6. Последовательные правила обнаружения.
6.1. Общие положения. Последовательный критерий отношения правдоподобия.
6.2. Расчет параметров вальдовской процедуры.
6.3. Средняя длительность последовательной процедуры.
Лекция № 7. Последовательные правила различения сложных гипотез.
7.1. Общие положения.
7.2 Сигнал с неизвестным энергетическим параметром.
7.3. Многоканальная последовательная процедура с независимыми решениями.
7.4. Последовательные процедуры с зависимыми решениями.
Лекция № 8. Последовательные процедуры различения сложных гипотез с использованием комбинированной решающей статистики.
8.1. Общие положения.
8.2. Обнаружение априори неизвестного числа сигналов.
Вам также может быть полезна лекция "Стиль и культура руководства".
8.3. Обнаружение сигнала с неизвестной амплитудой
Лекция № 9. Последовательное обнаружение сигналов при когерентной и квазикогерентной обработке.
9.1. Вводные замечания.
9.2. Многоканальный обнаружитель.
9.3. Квазикогерентный экстраполяционно-фазовый обнаружитель.
КУРСОВАЯ РАБОТА «Определение характеристик оптимального обнаружения»
