The aim is to give the students the basic principles of statistical signal processing. At the end of this course, students should be able to model stochastic signals, design statistically optimal estimation and filtering algorithms, estimate their accuracy and model-parameters. In the first part the “basics” of stochastic signals and systems are discussed. The general estimation theory is studied. Different versions of the optimal signal estimation problem are studied with maximum likelihood, maximum a posteriori, and minimum square error estimation covered. The second part covers Kalman filtering, which is the foundation of the statistical signal processing. We present some alternative Kalman filtering formulations, including sequential filtering and information filtering that make the filter application to a wider class of real problems. And the third part provides the background in detection of random signals.  The Bayesian and Neyman-Pearson approaches for hypothesis testing are studied.

본 과목은 통계 신호처리의 기초 원리를 소개한다. 불규칙 신호에 포함된 정보를 통계적으로 처리하는 기술의 기본 이론 및 선형 변환을 다루며, 또한 신호의 검출, 추정 이론의 핵심이 되는 칼만 필터의 설계를 다룬다. 마지막으로 통계학적 모델에 대한 이해와 이를 통한 실제 시스템에서의 응용에 대해서도 학습한다.

과목명		통계적신호처리	학수번호	NSA00005	수강반	039
작성일		2013-07-23	강의시간	월4, 목1, 2 [354-0325]	강의실	월4, 목1, 2 [354-0325]
교과구분		전공	이수구분	전공선택	인증구분
주수강자			학점구성	학점 : 3, 이론 및 실습 : , 설계 :
수강대상		정보통계학과4학년이상
담당교수	소속	자연과학대학 정보통계학과	연구실	자연과학대학354동319호
	성명	신블라디미르	E-mail	vishin@gnu.ac.kr
	전화번호		상담시간

필수선수과목
권장선수과목

구분	저자	도서명	출판사	비고
주교재	R.M.GrayandDavisson,L.M.	An Introduction to Statistical Signal Processing	Cambridge Univ.Press.	2004
참고서적1	M.D.Srinath,P.K.Rajasekaran	Introduction to Statistical Signal Processing with Applications	Prentice Hall,EnglewoodCliffs,NJ.	1996
참고서적2	H.StarkandJ.W.Woods	Probability and Random Processes with Application to Signal Processing.3rded.	Prentice Hall,NJ.	2002
참고서적3	J.V.Candy	Model-Based Signal Processing	JohnWaley&amp;Sons,Inc.,NY.	2006

과제	과제명	참고사항
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학습성과 항목	상관관계
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학습성과	평가기준	평가도구
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힝목	도구명	반영율
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주차	강의내용	강의방법 (이론/실습-설계)	과제 및 참고사항
1 주	Introduction to statistical signal processing	( - )
2 주	Discrete random signals and systems	( - )
3 주	State-space model. Gauss-Markov model	( - )
4 주	Maximum likelihood and least-squares estimation of constant vectors and signals	( - )
5 주	Bayesian estimation. Minimum mean-square estimation	( - )
6 주	Linear estimation theory:criteria and fundamental theorems	( - )
7 주	Recursive and batch data processing	( - )
8 주	Midterm examination.Optimal state estimation	( - )
9 주	Discrete-time systems and filters	( - )
10 주	Recursive estimation and Kalman filtering and prediction	( - )
11 주	Kalman filter application	( - )
12 주	Continuous-time optimal filters and predictors	( - )
13 주	Statistica ldecision theory.Binary and M-ary(multilevel)hypothesistesting	( - )
14 주	Nonlinear estimation.Statistical linearization and unscented transformation and filtering	( - )
15 주	Final examination	( - )
계		(0 - 0)

설계교육 계획서(설계교과목인 경우)
설계주제
운영방안
1. 설계사양서
2. 설계방법	구성요소(항목)		적용여부	적용내용(*) 및 평가방법(-)
	목표설정
	합성
	분석
	제작
	시험
	평가
3. 설계제한요소	원가
	환경
	안전성
	윤리
	미학
	산업표준
	사회적 파급효과
4. 제출자료
5. 평가방법	항목	중간발표 및 발표자료			기말발표 및 발표자료	연구계획서 및 결과보고서		합계
	비율(%)							0