Stochastische Signaltheorie: Unterschied zwischen den Versionen

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{{BlaueBox|TEXT=Dieses dritte Buch unseres Lerntutorials beschäftigt sich detailliert mit stochastischen Signalen und deren Modellierung:
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# Grundlagen und Definitionen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung.  Mengentheoretische Beschreibung.  Statistische Abhängigkeit.  Markovketten.
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# Eigenschaften diskreter Zufallsgößen und deren rechnertechnische Erzeugung.  Beispiele:  Binomialverteilung,  Poissonverteilung.  Momentenberechnung.
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# Beschreibung kontinuierlicher Zufallsgößen:  Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion,  Verteilungsfunktion,  Momentenberechnung.  Spezielle Verteilungen. 
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# Beschreibung von zwei- und mehrdimensionalen Zufallsgößen:  Autokorrelationsfunktion,  Leistungsdichtespektrum,  Korrelationskoeffizient,  Regressionsgerade. 
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# Diskrete Fouriertransformation zur Beschreibung zeitdiskreter Signale,  Anwendung für dier Spektralanalyse,  FFT als effiziente Rechnerimplementierung.
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Die ausschließlich für kausale Signale und Systeme anwendbaren Spektraltransformationen  $($Laplacetransformation,  z-Transformation,  Hilberttransformation$)$  werden in diesem Buch nicht behandelt.  Hier verweisen wir auf das Buch  [[Lineare_zeitinvariante_Systeme|"Lineare zeitinvariante Systeme"]].
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Dieses dritte Buch unseres Lerntutorials beschäftigt sich detailliert mit den stochastischen Signalen und deren Modellierung.  
 
Dieses dritte Buch unseres Lerntutorials beschäftigt sich detailliert mit den stochastischen Signalen und deren Modellierung.  
 
*Kenntnisse der stochastischen Signaltheorie sind wichtige Voraussetzungen für das Verständnis der folgenden Bücher, bei denen übertragungstechnische Aspekte im Vordergrund stehen.  
 
*Kenntnisse der stochastischen Signaltheorie sind wichtige Voraussetzungen für das Verständnis der folgenden Bücher, bei denen übertragungstechnische Aspekte im Vordergrund stehen.  

Version vom 1. März 2023, 15:14 Uhr

Kurzer Überblick

Dieses dritte Buch unseres Lerntutorials beschäftigt sich detailliert mit stochastischen Signalen und deren Modellierung:

  1. Grundlagen und Definitionen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung.  Mengentheoretische Beschreibung.  Statistische Abhängigkeit.  Markovketten.
  2. Eigenschaften diskreter Zufallsgößen und deren rechnertechnische Erzeugung.  Beispiele:  Binomialverteilung,  Poissonverteilung.  Momentenberechnung.
  3. Beschreibung kontinuierlicher Zufallsgößen:  Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion,  Verteilungsfunktion,  Momentenberechnung.  Spezielle Verteilungen.
  4. Beschreibung von zwei- und mehrdimensionalen Zufallsgößen:  Autokorrelationsfunktion,  Leistungsdichtespektrum,  Korrelationskoeffizient,  Regressionsgerade.
  5. Diskrete Fouriertransformation zur Beschreibung zeitdiskreter Signale,  Anwendung für dier Spektralanalyse,  FFT als effiziente Rechnerimplementierung.


Die ausschließlich für kausale Signale und Systeme anwendbaren Spektraltransformationen  $($Laplacetransformation,  z-Transformation,  Hilberttransformation$)$  werden in diesem Buch nicht behandelt.  Hier verweisen wir auf das Buch  "Lineare zeitinvariante Systeme".

⇒   Hier zunächst eine  »Inhaltsübersicht«  anhand der  »fünf Hauptkapitel«  mit insgesamt  »19 Einzelkapiteln«  und  »127 Seiten«.

Dieses dritte Buch unseres Lerntutorials beschäftigt sich detailliert mit den stochastischen Signalen und deren Modellierung.


Der Lehrstoff entspricht einer  $\text{Vorlesung mit drei Semesterwochenstunden (SWS) und zwei SWS Übungen}$.

Hier zunächst eine Inhaltsübersicht anhand der  $\text{fünf Hauptkapitel}$  mit insgesamt  $\text{28 Einzelkapiteln}$.

Inhalt

Neben diesen Theorieseiten bieten wir auch Aufgaben und multimediale Module an, die zur Verdeutlichung des Lehrstoffes beitragen könnten:




$\text{Weitere Links:}$

$(1)$    $\text{Literaturempfehlungen zum Buch}$

$(2)$    $\text{Allgemeine Hinweise zum Buch}$   (Autoren,  Weitere Beteiligte,  Materialien als Ausgangspunkt des Buches,  Quellenverzeichnis)