TA的每日心情 | 开心
19 小时前 |
|---|
签到天数: 2676 天 连续签到: 45 天 [LV.Master]伴坛终老
- 注册时间
- 2012-9-3
- 最后登录
- 2024-11-21
管理员
2012年到2024年，感谢各位会员朋友的支持！
      
|
国防科技大学 随机信号处理 视频教程 共12讲
课程目录：
│ ├1.1 定义与分类.mp4
│ ├1.2.1 概率分布与概率密度-分布的定义.mp4
│ ├1.2.2 概率分布与概率密度-计算举例.mp4
│ ├1.3.1 数字特征-数字特征的定义.mp4
│ ├1.3.2 数字特征-计算举例.mp4
│ ├1.4.1 平稳随机过程-各态历经过程.mp4
│ ├1.4.2 平稳随机过程-相关函数的性质.mp4
│ ├1.4.3 平稳随机过程-平稳的定义.mp4
│ ├1.5.1 功率谱-随机序列的功率谱.mp4
│ ├1.5.2 功率谱-连续时间随机过程功率谱.mp4
│ ├1.6 典型随机过程.mp4
│ ├1.7 海杂波特性分析.mp4
│ ├10.1 复合假设检验的基本概念.mp4
│ ├10.2 广义似然比检验计算.mp4
│ ├10.3 局部最大势检验.mp4
│ ├11.1.1 匹配滤波器.mp4
│ ├11.1.2 匹配滤波器性能分析.mp4
│ ├11.2.1 广义匹配滤波器.mp4
│ ├11.2.2 广义匹配滤波器性能分析.mp4
│ ├11.2.3 一般线性模型的匹配滤波.mp4
│ ├11.3 最小距离接收机.mp4
│ ├11.4 未知参量的确定性信号检测.mp4
│ ├11.5 正弦信号检测.mp4
│ ├12.1 随机信号的相关检测.mp4
│ ├12.2 一般高斯信号的检测.mp4
│ ├12.3 雷达对Swerling起伏目标检测性能分析.mp4
│ ├12.4 未知参量的随机信号检测_01 未知参量的随机信号检测.mp4
│ ├12.5 随机信号的线性模型检测.mp4
│ ├12.5 未知参量确定性信号的线性模型检测.mp4
│ ├13.1 噪声参量未知时的信号检测.mp4
│ ├13.2 非高斯噪声中的信号检测.mp4
│ ├13.3 信号处理实例-辐射源个体目标识别.mp4
│ ├2.1 变换的概念与定理.mp4
│ ├2.2.1 随机过程通过线性系统分析-冲激响应法.mp4
│ ├2.2.2 随机过程通过线性系统分析-频谱法.mp4
│ ├2.2.3 随机过程通过线性系统分析-计算举例.mp4
│ ├2.3.1 随机序列通过离散线性系统分析-常用时间序列模型.mp4
│ ├2.3.2 随机序列过离散线性系统分析-两种分析方法.mp4
│ ├2.4 信噪比最大的最佳线性滤波器.mp4
│ ├2.5.1 匹配滤波器-定义与性质.mp4
│ ├2.5.2 匹配滤波器-计算举例.mp4
│ ├2.6 信号处理实例-线性调频信号的匹配滤波.mp4
│ ├3.1.1 估计理论概述-估计问题的统计模型.mp4
│ ├3.1.2 估计理论概述-估计的基本方法.mp4
│ ├3.1.3 估计理论概述-估计量的性能评估.mp4
│ ├3.2.1 参数估计的CRLB-CRLB定理.mp4
│ ├3.2.2 参数估计的CRLB-CRLB计算实例.mp4
│ ├3.3 高斯白噪声中信号参数的CRLB.mp4
│ ├3.4 估计性能的蒙特卡洛仿真.mp4
│ ├4.1 最大似然估计.mp4
│ ├4.2 最大似然估计的渐近特性.mp4
│ ├4.3 时延估计.mp4
│ ├5.1.1 贝叶斯估计的一般概念-先验信息与估计.mp4
│ ├5.1.2 贝叶斯估计的一般概念-后验分布与估计.mp4
│ ├5.2.1 最小均方估计的推导.mp4
│ ├5.2.2 最小均方估计的性质.mp4
│ ├5.2.3 -最小均方估计计算实例.mp4
│ ├5.3 最大后验概率估计.mp4
│ ├5.4 命中概率的贝叶斯估计.mp4
│ ├6.1.1 线性最小均方估计的原理.mp4
│ ├6.1.2 线性最小均方估计的性质.mp4
│ ├6.1.3 线性最小均方估计计算举例.mp4
│ ├6.2.1 基于随机矢量空间的线性最小均方估计.mp4
│ ├6.2.2 线性最小均方估计的几何解释-计算举例.mp4
│ ├6.3.1 递推线性最小均方估计(1).mp4
│ ├6.3.2 递推线性最小均方估计(2).mp4
│ ├7.1 卡尔曼滤波概述.mp4
│ ├7.2.1 正交投影的定义及性质.mp4
│ ├7.2.2 卡尔曼滤波算法推导.mp4
│ ├7.3 计算举例.mp4
│ ├7.4.1 应用中的若干问题-色噪声中的卡尔曼滤波.mp4
│ ├7.4.2 应用中的若干问题-滤波发散问题.mp4
│ ├7.5 卡尔曼滤波应用实例-目标跟踪.mp4
│ ├8.1.1 扩展卡尔曼滤波模型和算法推导.mp4
│ ├8.1.2 扩展卡尔曼滤波计算举例.mp4
│ ├8.2 扩展卡尔曼滤波应用实例-目标跟踪.mp4
│ ├9.1 信号检测的基本概念.mp4
│ ├9.2 贝叶斯准则.mp4
│ ├9.3 奈曼-皮尔逊准则.mp4
│ ├9.4 检测性能分析-检测性能分析.mp4
│ └9.5 多元假设检验-多元假设检验.mp4
下载地址：
|
|
发表于 2017-1-22 02:47:08
发表于 2017-1-22 09:39:33
