Statistische Nachrichtentheorie: Erster Teil Signalerkennung und Parameterschätzung: Hochschultext

1. Aufgaben der statistischen Nachrichtentheorie.- 1.1 Detektion.- 1.2 Estimation.- 1.3 Entwurfsansätze.- 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.- 3.3 Irrelevante Information.- 3.4 Vektorkanäle.- 3.5 Zusammenfassung.- 4. Signalerkennung (Detektion).- 4.1 Binäre Detektion.- 4.2 Multiple Detektion.- 4.3 Realisierung der Empfänger für die Detektion.- 4.4 Anwendung von Detektionsprinzipien bei der Datenübertragung.- 4.5 Zusammenfassung.- 5. Parameterschätzung (Estimation).- 5.1 Schätzung von Parametern mit bekannter Dichtefunktion (Bayes-Kriterium).- 5.2 Schätzung von Parametern ohne jede A-priori-Information (Maximum-Likelihood-Schätzung).- 5.3 Der minimale mittlere quadratische Schätzfehler.- 5.4 Multiple Parameterestimation.- 5.5 Lineare Schätzeinrichtungen.- 5.6 Anwendung der Parameterschätzung bei der Datenübertragung.- 5.7 Zusammenfassung.- Aufgaben.- Namen- und Sachverzeichnis.