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Séance de cours

Processus gaussiens : conception de récepteurs

Dans cours

COM-302: Principles of digital communications

This course is on the foundations of digital communication. The focus is on the transmission problem (rather than being on source coding). ...

Description

Cette séance de cours couvre la théorie derrière les processus gaussiens, la règle MAP, la suffisance, la non-pertinence et la conception des récepteurs à l'aide des calculs MAP et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Enseignant·e

Emre Telatar

I. Emre Telatar received the B.Sc. degree in electrical engineering from the Middle East Technical University, Ankara, Turkey, in 1986. He received the S.M. and Ph.D. degrees in electrical engineering and computer science from the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, in 1988 and 1992 respectively. In 1992, he joined the Communications Analysis Research Department at AT&T Bell Laboratories (later Lucent Technologies), Murray Hill, NJ. He has been at the EPFL since 2000. Emre Telatar was the recipient of the IEEE Information Theory Society Paper Award in 2001. He was a program co-chair for the IEEE International Symposium on Information Theory in 2002, and associate editor for Shannon Theory for the IEEE Information Theory Transactions from 2001 to 2004. He was awarded the EPFL Agepoly teaching prize in 2005. Emre Telatar's research interests are in communication and information theories.

Source officielle

Concepts associés (32)

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Inférence statistique

vignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.

Frequentist inference

Frequentist inference is a type of statistical inference based in frequentist probability, which treats “probability” in equivalent terms to “frequency” and draws conclusions from sample-data by means of emphasizing the frequency or proportion of findings in the data. Frequentist-inference underlies frequentist statistics, in which the well-established methodologies of statistical hypothesis testing and confidence intervals are founded. The primary formulation of frequentism stems from the presumption that statistics could be perceived to have been a probabilistic frequency.

Mars (planète)

Mars () est la quatrième planète du Système solaire par ordre croissant de la distance au Soleil et la deuxième par ordre croissant de la taille et de la masse. Son éloignement au Soleil est compris entre (206,6 à de kilomètres), avec une période orbitale de martiens ( ou terrestre). C’est une planète tellurique, comme le sont Mercure, Vénus et la Terre, environ dix fois moins massive que la Terre mais dix fois plus massive que la Lune.

Filtre (audio)

Dans le traitement du signal, un filtre est un appareil ou une fonction servant à retirer ou bien à accentuer ou réduire certaines parties du spectre sonore représentées dans un signal. Les filtres sont essentiels dans plusieurs fonctions des appareils électroniques (voir Filtre (électronique)). Nous ne traiterons ici que des filtres accessibles par des commandes dans les tranches des consoles de mixage et les égaliseurs qui permettent d'ajuster la tonalité des sons.

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Séances de cours associées (44)

Modèles probabilistes pour la régression linéaire

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.

Régression linéaire : perspective d'inférence statistique

Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.

Fondements du traitement des signaux

Couvre la formulation alternative du traitement du signal et la suffisance du rapport Waliland dans les ensembles de signaux.

Détection et estimation

Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.

EMG : propagation des chiffres

Couvre le processus d'analyse des données EMG et l'inversion du signal pour une analyse plus approfondie.

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Maximum de vraisemblance

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Mars (planète)

Filtre (audio)

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