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Parts
- P1 · [中文] 00 概率论速成复习
- P2 · [中文] 01 统计信号处理导论
- P3 · [中文] 02 估计与假设检验导论
- P4 · [中文] 03 估计量性能:偏差方差MSE
- P5 · [中文] 04 最小方差无偏估计MVU
- P6 · [中文] 05 高斯线性模型
- P7 · [中文] 06 最佳线性无偏估计BLUE
- P8 · [中文] 07 最大似然估计
- P9 · [中文] 08 贝叶斯估计①条件概率
- P10 · [中文] 09 贝叶斯估计②MMSE高斯后验
- P11 · [中文] 10 最大后验估计MAP
- P12 · [中文] 11 线性MMSE估计①
- P13 · [中文] 12 线性MMSE估计②
- P14 · [中文] 13 序贯估计与卡尔曼①
- P15 · [中文] 14 序贯估计与卡尔曼②
- P16 · [中文] 15 假设检验导论
- P17 · [中文] 16 Neyman-Pearson检验
- P18 · [中文] 17 复合假设检验
- P19 · [中文] 18 贝叶斯假设检验
- P20 · [英文] 00 Probability Theory Review
- P21 · [英文] 01 Intro to Statistical Signal Processing
- P22 · [英文] 02 Estimation and Hypothesis Testing
- P23 · [英文] 03 Estimator Performance
- P24 · [英文] 04 Minimum-Variance Unbiased Estimators
- P25 · [英文] 05 The Gaussian Linear Model
- P26 · [英文] 06 Best Linear Unbiased Estimators
- P27 · [英文] 07 Maximum Likelihood Estimators
- P28 · [英文] 08 Bayesian Estimation Theory Part 1
- P29 · [英文] 09 Bayesian Estimation Theory Part 2
- P30 · [英文] 10 Maximum a Posteriori Estimators
- P31 · [英文] 11 Linear MMSE Estimators Part 1
- P32 · [英文] 12 Linear MMSE Estimators Part 2
- P33 · [英文] 13 Sequential Estimation and Kalman Part 1
- P34 · [英文] 14 Sequential Estimation and Kalman Part 2
- P35 · [英文] 15 Intro to Hypothesis Testing
- P36 · [英文] 16 Neyman-Pearson Hypothesis Tests
- P37 · [英文] 17 Composite Hypothesis Tests
- P38 · [英文] 18 Bayesian Hypothesis Testing
Description
挪威南阿格德大学 UiA IKT721《统计信号处理》完整课|中英双语可切换 📌 本期看点 · 概率论速成复习 + 估计理论全链路:MVU / BLUE / 最大似然 · 贝叶斯估计:MMSE、MAP、线性最小均方误差 · 序贯估计与卡尔曼滤波:从批处理到实时递推 · 假设检验:Neyman-Pearson、复合检验、贝叶斯检测 🧭 观看指南 共 19 讲(含概率论复习)。P1–P19 中文配音版,P20–P38 英文原声版,可按需切换。 🎯 适合人群 电子信息 / 通信 / 自动化研究生,以及需要补估计与检测理论的算法与信号处理工程师。
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观看英文版请跳转至P20-P38
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