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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Statistical Signal Processing - Cheatsheet
Statistical Signal Processing - Cheatsheet Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Statistik Definition: Definiton und grundlegende Konzepte zu Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Details: Zufallsvariable: Variable mit einer bestimmten Verteilung Verteilungen: Normalverteilung, Exponentialverteilung, Binomialverteilung Erwartungswert: \(E[X] = \sum x_i p(x_i)\) Varianz: \(Var(X) = E[(X - E[X]...

Statistical Signal Processing - Cheatsheet

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Statistical Signal Processing - Exam
Statistical Signal Processing - Exam Aufgabe 1) Angenommen, Du hast eine Zufallsvariable X, die der Normalverteilung mit dem Mittelwert \mu = 10 und der Varianz \sigma^2 = 4 folgt. Du möchtest den Zusammenhang zwischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Schätzmethoden untersuchen. a) Berechne die Wahrscheinlichkeit, dass X einen Wert zwischen 8 und 12 annimmt. Verwende die Werte für Mittelwert un...

Statistical Signal Processing - Exam

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Was ist der Erwartungswert einer Zufallsvariable?

Welche Verteilung ist charakterisiert durch ihren Mittelwert und ihre Standardabweichung?

Wie lautet die Formel des Bayes-Theorems?

Was ist die Maximum-Likelihood-Schätzung?

Wie wird der Schätzparameter \(\theta\) bei der Maximum-Likelihood-Schätzung bestimmt?

Welche Funktion wird bei der Maximum-Likelihood-Schätzung maximiert?

Was stellt die Bayessche Schätzung ein?

Was ist die a-posteriori-Wahrscheinlichkeit in der Bayesschen Schätzung?

Wie lautet das Bayessche Theorem?

Was ist ein ARMA-Modell?

Was unterscheidet ein ARIMA-Modell von einem ARMA-Modell?

Wie lautet die Formel für ein ARIMA(p,d,q)-Modell?

Welche Transformation wird verwendet, um eine Zeitreihe von der Zeit- in die Frequenzdomäne umzuwandeln?

Wie wird das geschätzte Leistungsspektrum einer Zeitreihe bezeichnet?

Was beschreibt die Spektraldichte in der Zeitreihenanalyse?

Was beschreibt die direkte Fourier-Transformation?

Welche Eigenschaften hat die Fourier-Transformation?

Wofür wird die schnelle Fourier-Transformation (FFT) verwendet?

Was ist das Ziel des LMS-Algorithmus?

Welche Regel wird zur Aktualisierung der Filterkoeffizienten im LMS-Algorithmus verwendet?

Wie lautet der Ausdruck für den Fehlerterm im LMS-Algorithmus?

Was minimiert der RLS-Algorithmus?

Wie aktualisiert der RLS-Algorithmus den Gewichtungsvektor \(\boldsymbol{w}(n)\)?

Was stellt der Gain-Vektor \(\boldsymbol{K}(n)\) im RLS-Algorithmus dar?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Statistical Signal Processing an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Einführung in die statistische Signalverarbeitung

Diese Einheit vermittelt die grundlegenden Konzepte und Methoden, die in der statistischen Signalverarbeitung verwendet werden.

  • Definition und Bedeutung statistischer Signalverarbeitung
  • Anwendungsgebiete und Beispiele
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und Statistik
  • Wichtige Werkzeuge und Techniken
  • Einführung in die MATLAB-Programmierung für Signalverarbeitung
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02
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Detektion und Schätzung

In dieser Einheit geht es um die Methoden zur Detektion von Signalen und deren Schätzung in Gegenwart von Rauschen.

  • Grundlagen der Hypothesentests
  • Maximum-Likelihood-Schätzung
  • Bayessche Schätzung
  • Anwendungen in Radar- und Kommunikationssystemen
  • Praktische Übungen mit realen Daten
Karteikarten generieren
03
03

Zeitreihenanalyse

Diese Einheit behandelt die Analyse und Modellierung von zeitlich geordneten Daten.

  • Grundlagen der Zeitreihenanalyse
  • ARMA- und ARIMA-Modelle
  • Stationarität und nichtstationäre Prozesse
  • Spektrale Methoden in der Zeitreihenanalyse
  • Implementierung und Analyse von Zeitreihenmodellen in MATLAB
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04
04

Spektralanalyse

Hier wird die Analyse der Frequenzkomponenten von Signalen behandelt, sowohl in der Theorie als auch in der Praxis.

  • Fourier-Transformation und ihre Anwendungen
  • Kurzzeit-Fourier-Transformation
  • Wellenletztransformation
  • Leistungsspektralschätzung
  • Anwendungen in Sprach- und Bildverarbeitung
Karteikarten generieren
05
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Adaptive Filter

Diese Einheit fokussiert sich auf Filter, die sich an wechselnde Signalbedingungen anpassen können.

  • Grundlagen adaptiver Filter
  • LMS-Algorithmus (Least Mean Squares)
  • RLS-Algorithmus (Recursive Least Squares)
  • Anwendungen in der Echokompensation und Rauschunterdrückung
  • Praktische Implementierungen und Simulationen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Statistical Signal Processing an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Statistical Signal Processing an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Informatik und bietet eine fundierte Einführung in die statistische Signalverarbeitung. Mit einer Kombination aus theoretischen Konzepten und praktischen Übungen wirst Du umfassend auf die Anwendung der Methoden vorbereitet. Der Kurs bietet Dir die Möglichkeit, tiefgehende Kenntnisse in diesem spezialisierten Gebiet zu erwerben und diese praxisnah zu vertiefen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus 3 SWS (Semesterwochenstunden) und beinhaltet sowohl theoretische als auch praktische Übungen.

Studienleistungen: Die Überprüfung des Wissens erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in die statistische Signalverarbeitung, Detektion und Schätzung, Zeitreihenanalyse, Spektralanalyse, Adaptive Filter, Leistungsdichteschätzung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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