{"id":706,"date":"2014-01-29T13:03:06","date_gmt":"2014-01-29T11:03:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.online-master-eit.de\/?post_type=product&p=706"},"modified":"2024-10-24T13:56:27","modified_gmt":"2024-10-24T11:56:27","slug":"theorie-statistischer-signale","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/www.eif.uni-due.de\/online-master-eit\/product\/theorie-statistischer-signale\/","title":{"rendered":"Theorie statistischer Signale (F)"},"content":{"rendered":"

Nach einer Einf\u00fchrung in den Begriff der Wahrscheinlichkeit werden Zufallsvariablen ausf\u00fchrlich behandelt. Hierzu geh\u00f6ren die verschiedenen Beschreibungsm\u00f6glichkeiten durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion sowie charakteristische Funktion. Weiterhin werden die Eigenschaften von Funktionen von Zufallsvariablen besprochen.
\nDen Schwerpunkt der Vorlesung bilden Zufallsprozesse, die als eine Erweiterung von Zufallsvariablen um die Dimension der Zeit eingef\u00fchrt werden. Insbesondere werden Momente zweiter Ordnung wie die Autokorrelationsfunktion, die Kreuzkorrelationsfunktion sowie die entsprechenden Leistungsdichtespektren behandelt. Es werden spezielle Zufallsprozesse mit gro\u00dfer praktischer Bedeutung wie Gau\u00df-, Poisson- und Schrotrauschprozesse besprochen. Abschlie\u00dfend werden Anwendungen wie optimale Filter und Modulation diskutiert. In den \u00dcbungen werden die Inhalte der Veranstaltung vertieft.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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