Titlebook: Statistische Signale; Grundlagen und Anwen Eberhard Hänsler Textbook 19911st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1991 Filter.Funktion

诡计

书目名称Statistische Signale影响因子(影响力)




书目名称Statistische Signale影响因子(影响力)学科排名




书目名称Statistische Signale网络公开度




书目名称Statistische Signale网络公开度学科排名




书目名称Statistische Signale被引频次




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书目名称Statistische Signale年度引用




书目名称Statistische Signale年度引用学科排名




书目名称Statistische Signale读者反馈




书目名称Statistische Signale读者反馈学科排名

hysterectomy

Wahrscheinlichkeit — Zufallsvariablene alle möglichen Eingangssignale eines Systems zusammenfassen lassen. Betrachtet man alle diese Signale, also den Zufallsprozeß, für einen festen Zeitpunkt, so erhält man eine . Diese ist über einem . definiert. Wir werden daher in diesem Kapitel zunächst den Wahrscheinlichkeitsraum und damit verbun

lacrimal-gland

Zufallsprozessefordern, die nicht nur für bestimmte einzelne Signale, sondern für eine große Anzahl möglicher Signale mit gewissen gemeinsamen Eigenschaften gelten. Ein mathematisches Modell für eine derartige . ist der . (oder . Dieser soll im nun folgenden Kapitel betrachtet werden. Wir werden dabei feststellen,

声明

Transformation von Zufallsprozessen durch Systeme. Da diese in der Regel sehr viele — meist sogar mehr als abzählbar unendlich viele — Musterfunktionen aufweisen, ist die Berechnung der Verformung einzelner Musterfunktionen beim Durchgang durch ein System von untergeordneter Bedeutung. Vielmehr interessiert der Einfluß des Systems auf die statisti

说明

灿烂

Linearer Prädiktorn mit einem Prädiktor den weiteren Verlauf eines Signals vorherzusagen, d.h. den Signalverlauf zu extrapolieren. Bei Nachrichtensignalen ist dies nur dort möglich, wo sich ein Signalverlauf — z.B. durch die beschränkte Signalbandbreite — nicht beliebig verändern kann. Benutzt man einen Zufallsprozeß

Feedback

accordance

误传

证实

Adaptive Filternalangepaßten Filter — oder statistische Eigenschaften wie Mittelwert und Korrelationsfunktionen von Nachricht und Störung — beim linearen Prädiktor oder beim linearen Optimalfilter nach Wiener und Kolmogoroff — sein. Sind diese Funktionen nicht bekannt oder liegen nicht zumindest gute Schätzwerte f