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Statistische Nachrichtentheorie 1

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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

Idioma
Publicado en
1986
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(Tapa blanda)
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Título
Statistische Nachrichtentheorie 1
Idioma
Alemán
Editorial
Springer
Publicado en
1986
Formato
Tapa blanda
Páginas
222
ISBN10
3540171533
ISBN13
9783540171539
Serie
Descripción
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.