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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
- Language
- Released
- 1986
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- (Paperback)
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- Title
- Statistische Nachrichtentheorie 1
- Language
- German
- Authors
- Kristian Kroschel
- Publisher
- Springer
- Released
- 1986
- Format
- Paperback
- Pages
- 222
- ISBN10
- 3540171533
- ISBN13
- 9783540171539
- Series
- Description
- 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.