Лични алати
Пријави се
Трага: Дома ФЕИТ Студиски програми II циклус (магистерски) НОВИ МАГИСТЕРСКИ СТУДИИ НА ФЕИТ 10-Дигитално процесирање на сигнали (10-ДПС) Статистичко процесирање на сигналите и процесирање со полиња

Статистичко процесирање на сигналите и процесирање со полиња

Предмет: Статистичко процесирање на сигналите и процесирање со полиња

Код: ФЕИТ10026

Број на ЕКТС кредити: 6 ЕКТС

Неделен фонд на часови: 3+0+0+3

Наставник: Проф. Венцеслав Кафеџиски

Содржина на предметната програма: Случајни вектори: дефиниција, моменти, карактеристични функции, повеќе-димензионална Гаусова распределба. Дискретни случајни процеси: дефиниција, стационарност и ергодичност, автокорелација и спектрална густина на моќност. Естимација на параметри: MVUE, ML, LS. Естимација на случајни параметри: MAP, MMSE, и принцип на ортогоналност. Оптимална естимација на дискретни случајни процеси: Винерoв и Калманов филтер. Параметарски модели на дискретни случајни процеси: AR, MA и ARMA. Спектрална анализа на дискретни случајни процеси: периодограм, корелограм, методи со користење на параметарските модели, методи со висока резолуција. Адаптивно процесирање на сигналите: метод со најбрзо опаѓање, LMS, RLS алгоритам. Процесирање на сигнали со полиња: бимформинг, оптимално и адаптивно процесирање, методи со висока резолуција. Процесирање на сигнали со полиња од сензори. Компримирано земање на примероци и редукција на димензионалноста. Примена на опишаните методи и алгоритми

Литература:

  1. D. G. Manolakis, V. K. Ingle, S. M. Kogon Statistical and Adaptive Signal Processing: Spectral Estimation, Signal Modeling, Adaptive Filtering and Array Processing, Artech House, 2005
  2. S. Haykin, K. J. Ray Liu, Handbook on Array Processing and Sensor Networks, Wiley, IEEE, 2009
  3. R. Baraniuk, M. A. Davenport,  M. F. Duarte, C. Hegde, An Introduction to Compressive Sensing, CONNEXIONS, 2012