Statistische Nachrichtentheorie - Erster Teil Signalerkennung und Parameterschatzung (German, Paperback, 2. Aufl.)

1. Aufgaben der statistischen Nachrichtentheorie.- 1.1 Detektion.- 1.2 Estimation.- 1.3 Entwurfsansatze.- 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.- 3.2.1 Gram-Schmidt-Verfahren.- 3.3 Irrelevante Information.- 3.4 Vektorkanale.- 3.5 Zusammenfassung.- 4. Signalerkennung (Detektion).- 4.1 Binare Detektion.- 4.1.1 Bayes-Kriterium.- 4.1.2 Maximum-a-posteriori-Kriterium (MAP).- 4.1.3 Neyman-Pearson-Kriterium.- 4.1.4 Empfangerarbeitscharakteristik (ROC).- 4.2 Multiple Detektion.- 4.2.1 MAP-Prinzip fur multiple Detektion.- 4.2.2 Entscheidungsregel bei Gaussprozessen.- 4.2.3 Wahl der Signalvektoren.- 4.2.3.1 Signalvektorkonfiguration mit rechtwinkligen Entscheidungsraumen.- 4.2.3.2 Orthogonale und damit verwandte Signalvektorkonfigurationen.- 4.2.4 Abschatzung der Fehlerwahrscheinlichkeit.- 4.2.5 Vergleich der Signalvektorkonfiguration.- 4.3 Realisierung der Empfanger fur die Detektion.- 4.4 Anwendung von Detektionsprinzipien bei der Datenubertragung.- 4.4.1 Vergleich von digitalen Modulationsverfahren.- 4.4.2 Daten-Modem zur UEbertragung von Datenbloecken.- 4.4.2.1 Berechnung der Fehlerwahrscheinlichkeit P (F).- 4.5 Zusammenfassung.- 5. Parameterschatzung (Estimation).- 5.1 Schatzung von Parametern mit bekannter Dichtefunktion (Bayes-Kriterium).- 5.1.1 Kostenfunktion des quadratischen Fehlers.- 5.1.2 Kostenfunktion des absoluten Fehlers.- 5.1.3 Kostenfunktion mit konstanter Bewertung grosser Fehler.- 5.1.4 Invarianz des optimalen Schatzwertes bezuglich einer Klasse von Kostenfunktionen.- 5.2 Schatzung von Parametern ohne jede A-priori-Information (Maximum-Likelihood-Schatzung).- 5.3 Der minimale mittlere quadratische Schatzfehler.- 5.3.1 Minimale Fehlervarianz bei unbekannter A-priori-Dichte.- 5.3.2 Minimaler mittlerer quadratischer Fehler bei bekannter A-priori-Dichte.- 5.4 Multiple Parameterestimation.- 5.4.1 Schatzverfahren.- 5.4.1.1 Parametervektor mit bekannter A-prioriDichte.- 5.4.1.2 Parametervektor ohne A-priori-Information.- 5.4.2 Schatzfehler.- 5.4.2.1 Minimale Fehlervarianz. Parametervektor ohne A-priori-Information.- 5.4.2.2 Mittlerer quadratischer Fehler. Parametervektor mit bekannter A-priori-Dichte.- 5.5 Lineare Schatzeinrichtungen.- 5.5.1 Gauss-Markoff-Theorem.- 5.5.2 Geometrische Interpretation des Gauss-Markoff-Theorems.- 5.5.3 Additive unkorrelierte Stoerungen.- 5.5.4 Parametervektor ohne A-priori-Information.- 5.5.5 Verbesserung der Schatzwerte.- 5.5.6 Verbesserte Schatzwerte: Kalman Formel.- 5.6 Anwendung der Parameterschatzung bei der Datenubertragung.- 5.6.1 Automatische Verstarkungsregelung (AGC).- 5.6.2 Entzerrung von linearen UEbertragungskanalen.- 5.6.2.1 Impulsantwort des Entzerrers.- 5.6.2.2 Schatzung der Kanalparameter.- 5.7 Zusammenfassung.- Aufgaben.- Namen- und Sachverzeichnis.

General

Imprint:	Springer-Verlag
Country of origin:	Germany
Series:	Hochschultext
Release date:	October 1986
First published:	1986
Authors:	Kristian Kroschel
Dimensions:	244 x 170 x 12mm (L x W x T)
Format:	Paperback
Pages:	220
Edition:	2. Aufl.
ISBN-13:	978-3-540-17153-9
Languages:	German
Categories:	Books > Professional & Technical > Electronics & communications engineering > Communications engineering / telecommunications > General Promotions
LSN:	3-540-17153-3
Barcode:	9783540171539

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