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Statistische Nachrichtentheorie 1

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  • 222 strony
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Inhaltsverzeichnis1. Aufgaben der statistischen Nachrichtentheorie.1.1 Detektion.1.2 Estimation.1.3 Entwurfsansätze.2. Grundbegriffe der statistischen Systemtheorie.2.1 Begriffe der Statistik.2.2 Transformationen von Zufallsvariablen und Prozessen.3. Signaldarstellung durch Vektoren.3.1 Darstellung von Prozessen durch Vektoren.3.2 Vektordarstellung von M Signalen.3.3 Irrelevante Information.3.4 Vektorkanäle.3.5 Zusammenfassung.4. Signalerkennung (Detektion).4.1 Binäre Detektion.4.2 Multiple Detektion.4.3 Realisierung der Empfänger für die Detektion.4.4 Anwendung von Detektionsprinzipien bei der Datenübertragung.4.5 Zusammenfassung.5. Parameterschätzung (Estimation).5.1 Schätzung von Parametern mit bekannter Dichtefunktion (Bayes-Kriterium).5.2 Schätzung von Parametern ohne jede A-priori-Information (Maximum-Likelihood-Schätzung).5.3 Der minimale mittlere quadratische Schätzfehler.5.4 Multiple Parameterestimation.5.5 Lineare Schätzeinrichtungen.5.6 Anwendung der Parameterschätzung bei der Datenübertragung.5.7 Zusammenfassung.Aufgaben.Namen- und Sachverzeichnis.

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Statistische Nachrichtentheorie 1, Kristian Kroschel

Język
Rok wydania
1986
Oprawa
(miękka)
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Tytuł
Statistische Nachrichtentheorie 1
Język
niemiecki
Wydawca
Springer
Rok wydania
1986
Oprawa
miękka
Liczba stron
222
ISBN10
3540171533
ISBN13
9783540171539
Seria
Tagi
Opis
Inhaltsverzeichnis1. Aufgaben der statistischen Nachrichtentheorie.1.1 Detektion.1.2 Estimation.1.3 Entwurfsansätze.2. Grundbegriffe der statistischen Systemtheorie.2.1 Begriffe der Statistik.2.2 Transformationen von Zufallsvariablen und Prozessen.3. Signaldarstellung durch Vektoren.3.1 Darstellung von Prozessen durch Vektoren.3.2 Vektordarstellung von M Signalen.3.3 Irrelevante Information.3.4 Vektorkanäle.3.5 Zusammenfassung.4. Signalerkennung (Detektion).4.1 Binäre Detektion.4.2 Multiple Detektion.4.3 Realisierung der Empfänger für die Detektion.4.4 Anwendung von Detektionsprinzipien bei der Datenübertragung.4.5 Zusammenfassung.5. Parameterschätzung (Estimation).5.1 Schätzung von Parametern mit bekannter Dichtefunktion (Bayes-Kriterium).5.2 Schätzung von Parametern ohne jede A-priori-Information (Maximum-Likelihood-Schätzung).5.3 Der minimale mittlere quadratische Schätzfehler.5.4 Multiple Parameterestimation.5.5 Lineare Schätzeinrichtungen.5.6 Anwendung der Parameterschätzung bei der Datenübertragung.5.7 Zusammenfassung.Aufgaben.Namen- und Sachverzeichnis.