통계 신호 처리 소개

실험실에서 "통계 신호 처리"를 전문으로하는 박사후 과정이 있습니다. 그는 전기 공학 박사 학위를 받았으며 수집 된 신경 데이터를 분석합니다.

그의 발자취를 따라 공부를 시작해야하는 코스 / 주제가 궁금합니다 . 통계 및 신호 처리와 같은 것을 정확하게 찾고 있지는 않지만 기본 클래스가 있지만 여전히 그의 작업을 이해하기가 어렵습니다.

때때로 '통계 신호 처리'라는 제목의 과정이 있습니다. 시작하기에 좋은 곳입니다 :-) 만약 당신의 대학이 이것을 가지고 있지 않다면, '탐지 및 추정'또는 '고급 신호 처리'를 찾아보십시오. 대학교가 없다면 http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-432-stochastic-processes-detection-and-estimation-spring을 시도해보십시오 -2004 /

많은 통계 신호 처리는 선형이므로 최대한 많은 선형 대수를 배워야합니다. Stocastic 프로세스는 기본 과정입니다. 제어 이론은 SSP와 많은 부분을 공유하므로 매우 유용합니다.

이것은 시작하기에 충분해야합니다 :-)

이 고전 참고 문헌은 좋은 시작입니다.

1. B. Porat, 랜덤 신호의 디지털 처리, Prentice-Hall, 1994. 라이브러리 일련 번호 2144342.

2. A. 파푸리스, 확률, 랜덤 변수 및 확률 론적 과정, 3 차 Ed. , McGraw-Hill, 1991. 도서관 일련 번호 21111643.

3. SM Kay, 통계 신호 처리의 기초, 제 1 권 : 추정 이론, Prentice-Hall, 1993. 도서관 일련 번호 2157997.

KT Wong (워털루 대학) 강의 노트를 사용해 볼 수도 있습니다.

이 강의 시리즈 중 일부는 YouTube 의 M.Chakraborty 교수의 적응 형 신호 처리에 대해서도 찾을 수 있습니다.

안녕,

이 분야에 대한 연구에 관심이 있다고 가정하면, 수학의 강력한 기초 위에 세워진 경로를 따르는 것이 좋습니다.

Estimation & Detection에서 강의를 마쳤으므로 작업의 품질과 참신함과 수학 지식 사이에 강한 상관 관계가 있음을 확신 할 수 있습니다.

어떤 종류의 수학?

1. 선형 대수 :

   벡터 공간과 행렬 대수에 대해 알아야합니다. 다른 사람이 이전에 게시했듯이 이러한 유형의 모델을 다루는 많은 이론과 알고리즘이 있습니다. 종종 사용되는 일부 결과는 행렬 분해와 관련된 Inverse Matrix Lemma입니다.

2. 확률 이론과 확률 과정

   이것은 또한 핵심입니다. 통계 신호 처리는 임의의 현상에 대한 잘못된 관찰 (노이즈)을 사용하여 정보 (추론)를 탐지하고 추정하는 방법에 관한 것입니다.

   따라서 이러한 종류의 객체를 처리하는 방법을 알아야합니다. 기본 코스는 확률이 좋은 출발점 (랜덤 변수와 랜덤 벡터를 다루고 랜덤 시퀀스와 프로세스에 대해 조금 이야기하는 것)을 제공 할 수 있지만 랜덤 프로세스에 중점을 둔 두 번째 코스를 취하는 것이 바람직합니다. 연구 및 기술에 사용되는 많은 응용 프로그램과 실제 구현을 이해할 수 있기 때문에 이러한 아이디어에 대한 확신이 있어야합니다.

추정기의 계산은 대부분 최대화 및 최소화 문제 (최대 우도 추정기, 최소 평균 제곱 오차 추정기 등)를 해결하는 데 기반을두기 때문에 두 번째 계층에서는 최적화 과정을 고려할 것입니다.

물론 빠른 알고리즘, 수렴, 낮은 복잡성 등을위한 통계적 신호 처리 절차에 더 집중하는 "알고리즘"관점도 있지만, 결국 새로운 아이디어는 수학의 기초가 필요합니다. .

주어진 현상의 내부 작동에 대한 지식은 주어진 설정에서 사용하려는 모델을 생성하는 데 중요합니다. 그런 의미에서 디지털 커뮤니케이션, 디지털 신호 처리 및 전자 회로 과정을 통해 얻을 수있는 실질적인 경험은 연구자로서 우위를 점하는 데 매우 중요합니다.

더 궁금한 점이 있으면 언제든지 저에게 연락하십시오.

건배, Patricio

tdc언급 한 바와 같이 , 파포 미스 (이 분야의 리더 중 한 명에 대한 RIP)는 최고의 책 중 하나입니다 . 신호 처리 분야에서 우수한 학부 / 초기 대학원 과정을 이수하 지 않은 경우 처리 -2nd-Prentice-Hall / dp / 0137549202 (나는하지 않았으며 약간 아 hurt습니다).

더 통계적인 관점에서 (아직 엔지니어에게는 여전히 유효합니다) http://www.amazon.com/Random-Data-Measurement-Procedures-Probability/dp/0470248777/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1323737134&sr= 1-1 . 이것은 정보와 함께 아가미에 가득 차 있으므로 읽기 속도가 매우 느립니다.

읽었습니다

Van Den Bos, Adriaan: "Parameter Estimation for Scientists and Engineers"

모수 추정 (최대 우도, 최소 제곱), 추정기 특성 (정밀도, 정확성) 및 이러한 특성 추정 방법에 대해서도 설명합니다.

이 책에는 추정에 사용 된 몇 가지 수치 방법에 대한 설명이 들어 있습니다.