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Statistical Signal Processing / Statistische Signalverarbeitung (STASIP)- Lecturer
- Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann
- Details
- Vorlesung
3 cred.h, benoteter certificate, ECTS studies, ECTS credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Englisch
Time and place: Thu 10:15 - 11:45, 0.154-115; Fri 8:30 - 10:00, 0.154-115
- Fields of study
- WPF SIM-MA 1-4
WF CE-BA-TW 6
WF CE-MA-TA-IT ab 1
WPF EEI-BA-INT 5-6
WPF EEI-MA-INT 1-4
WF EEI-DH 6-8
WF IuK-BA 6
WPF IuK-MA-KN-EEI 1-3
WPF IuK-MA-MMS-EEI 1-3
WPF IuK-MA-ÜTMK-EEI 1-3
WPF SIM-DH 6-8
WPF WING-BA-IKS 6
WPF WING-MA 1-4
WPF WING-DH 6-8
WF TM-BA 6
WF TM-MA 1-4
PF CME-MA 2
WPF MT-MA-BDV 1-2
WPF MT-MA-MEL 2-3
- Contents
- Statistische Signalverarbeitung ( Diese Vorlesung wird englisch,
auf Wunsch auch deutsch gehalten!)
Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann, R. Maas Umfang: 3 Stunden Vorlesung, 1 Stunde Übung Die Vorlesung behandelt grundlegende Verfahren der statistischen Signalverarbeitung und deren Anwendung auf reale Probleme. Die Themengebiete im Einzelnen sind:
• Zeitdiskrete Zufallsprozesse im Zeit- und Frequenzbereich
• Schätztheorie
• Nichtparametrische und parametrische Signalmodelle (Pol-/Nullstellenmodelle, ARMA-Modelle)
• Lineare Optimalfilter (z.B. zur Prädiktion, Entzerrung), Eigenfilter, Kalman-Filter
• Algorithmen zur Identifikation linearer Optimalfilter (adaptive Filter)
- Recommended literature
- • A. Papoulis, S. Pillai: Probability, Random Variables and Stochastic Processes; McGraw-Hill, 2002 (englisch)
• D. Manolakis, V. Ingle, S. Kogon: Statistical and Adaptive Signal Processing; McGraw-Hill, 2005 (englisch)
- ECTS information:
- Title:
- Statistical Signal Processing
- Credits: 5
- Prerequisites
- "Signale und Systeme I,II"; "Digital Signal Processing";
"Stochastische Prozesse" or equivalent courses
- Contents
- Statistical Signal Processing (This lecture will be held in
English by default, additionally in German on request!)
Instructors: Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann, R. Maas Scope: 3 class hours lectures, 1 class hour supplements The course concentrates on fundamental methods of statistical signal processing and their applications. The main topics are:
• Discrete-time stochastic processes in the time and frequency domain
• Estimation theory
• Non-parametric and parametric signal models (pole/zero models, ARMA models)
• Optimum linear filters (e.g. for prediction), eigenfilters, Kalman filters
• Algorithms for optimum linear filter identification (adaptive filters)
- Literature
- • A. Papoulis, S. Pillai: Probability, Random Variables and Stochastic Processes; McGraw-Hill, 2002 (englisch)
• D. Manolakis, V. Ingle, S. Kogon: Statistical and Adaptive Signal Processing; McGraw-Hill, 2005 (englisch)
- Additional information
- Expected participants: 40
- Assigned lectures
- UE: Supplements for Statistical Signal Processing / Ergänzungen und Übungen zur statistischen Signalverarbeitung
-
Lecturers: M.Sc. Roland Maas, Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann
Time and place: Tue 14:15 - 15:45, 0.151-115
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester SS 2012:
- Statistische Signalverarbeitung (STASIP)
- Department: Chair of Multimedia Communications and Signal Processing (Prof. Dr. Kaup)
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