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S.M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing - Estimation theory
Università degli studi di Firenze ingegneria delle telecomunicazioni curriculum sistemi di telecomunicazione 2020
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Il testo presenta il contenuto del libro "Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory" di Steven M. Kay, un riferimento fondamentale per l'ingegneria delle telecomunicazioni che bilancia teoria statistica e applicazioni pratiche agli algoritmi digitali. L'opera copre sistematicamente i principali approcci all'estimazione dei parametri, partendo dai metodi classici come il minimo varianza non distorto, la stima di massima verosimiglianza e i minimi quadrati fino alle tecniche bayesiane e ai filtri di Kalman.
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- Il testo presenta un approccio equilibrato tra teorie statistiche avanzate e applicazioni pratiche alla progettazione di algoritmi per l'elaborazione dei segnali implementabili su computer digitali.
- Vengono analizzati sistematicamente i metodi classici di stima, inclusi la minimizzazione della varianza non distorta, il limite inferiore di Cramer-Rao e gli stimatori a massima verosimiglianza.
- Il materiale introduce poi l'approccio bayesiano per gestire parametri incerti attraverso funzioni prior e calcola stimatori ottimali come quelli al minimo errore quadratico medio (MMSE).
- Vengono approfonditi algoritmi ricorsivi fondamentali per sistemi dinamici, in particolare i filtri di Kalman lineari ed estesi applicati a modelli stocastici.
- L'opera fornisce strumenti specifici per l'estensione delle tecniche di stima ai dati complessi e alle variabili aleatorie multidimensionali mediante algebra matriciale.
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