统计信号处理造句

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主要从事无线通信和统计信号处理方面的研究。
无线网络、传感器以及统计信号处理等诸多领域。
为此，提出了基于多元统计信号处理的过程监控技术。
主要教学：C语言程序设计（本科）；统计信号处理（研究生）。
第2章介绍统计信号处理的数学基础，复习《统计信号处理》将用到的数学知识。
《统计信号处理》共10章，第1章为引言，介绍统计信号处理的基本概念和发展历史。
主要研究方向：统计信号处理、雷达信号处理、机器学习理论及在雷达目标识别方面的应用。
在数字信号处理、统计信号处理等多方面进行了系统、深入的研究，取得1 0余项重要成果。
成都信息工程大学统计学院副教授，硕士生导师，研究方向：统计学、博弈论、统计信号处理。
基于小波的统计信号处理技术如去噪和检测通常典型的将小波系数看作是不相关的和联合高斯过程。
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目前主讲《信号统计分析》、《高阶谱分析》课程，计划编写的《统计信号处理》已列入国家十一五教材规划。
自适应滤波技术是统计信号处理的重要组成部分，它可以通过自身与外界环境的接触来改善自身对信号处理的性能。
70年代中期以来，在数字信号处理、统计信号处理、阵列信号处理和自适应信号处理等多方面进行了系统、深入的研究。
主要研究方向为统计信号处理、机载/星载合成孔径雷达的信号处理、逆合成孔径雷达的信号处理和高频地波/天波超视距雷达的信号处理。
他的研究兴趣涉及信息理论、通信系统、计算、控制、线性系统、统计信号处理、大规模集成电路等，也是名著《线性系统理论》（LinearSystemTheory，Springer-Verla9，1991）的作者。
课程侧重于基本概念和基本方法的介绍，旨在通过本课程的学习，能够对统计信号处理的原理及方法有一个全面系统的了解，建立统计信号处理的概念。
７０年代末，国际上声纳的信号处理发展有两个特点：一是将迅速发展的参量信号模型等统计信号处理技术用于声纳信号处理，以提高声纳对复杂环境的适应能力。
以统计信号处理理论和密度函数估计理论为基础，利用最优化设计方法在同步ds - cdma系统的下行链路研究了最小误码率多用户检测器及自适应实现的lber多用户检测器。
负责主讲“数字信号处理”、“统计信号处理”、“阵列信号处理专题”等本科/硕士生/博士生核心课，主持完成了包括国家自然科学基金、博士点基金项目和“九五”国防预研项目在内的科研项目7项，作为主要贡献者完成国家863项目1项，其中多项研究成果经鉴定/验收认为达到国际先进水平。
本文介绍了一种统计信号处理的框架模型，这种模型是基于小波域的隐马尔可夫模型，它可以简洁地对实际生活中遇到的信号的统计相关性和非高斯统计进行建模。因为小波变换可以通过减少小波系数的状态数量来去除图像数据的相关性，因此小波域的隐马尔可夫模型对于统计图像建模是可以掌控的和有用的。