연구 노트/적응신호처리14 통계적 신호 처리 Overview 통계적 신호 처리란 무엇인지 알아보고 estimation, detection의 정의와 classical, bayesian 접근법에 대해 정리해봅시다. Statistical signal processing통계적 신호 처리는 검출 및 추정과 시계열 분석을 다루는 디지털 신호처리의 한 분야로, noise를 포함한 관측값을 사용하여 실제로 관찰할 수 없는 미지의 상태 또는 매개변수 최적값을 추정하는 걸 목표로 합니다. 이중에서, 신호 검출 및 추정 (Signal Detection and Estimation)은 신호를 처리하여 유의미한 정보를 추출하는 것을 목적으로 합니다. Statistics vs Machine learning통계학과 머신러닝 모두 '데이터로부터 어떻게 학습할 것인가?' 란 질문에서 시작합니다... 2024. 9. 5. Adaptive filter 정의, 사용 이유, 활용 예시 Adaptive filter란 무엇인가?adaptive하다는 건 시간에 따라 변화하는 데이터나 환경에 대응하여 적응할 수 있는 성질을 가지고 있다는 걸 의미합니다. adaptive filter는 입력 신호의 특성에 따라 filter coefficient 또는 tap weight가 특정 criterion에 의해 시간에 따라 변화하는 필터를 말합니다. 고정된 coefficient를 가지는 일반적인 필터와는 달리, adaptive filter는 환경 변화에 맞춰 값을 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 언제 Adaptive filter를 사용할까?signal 특성을 미리 알 수 없거나 signal이 time variant할 때 사용합니다.Ex) speech signal, video signal, nons.. 2024. 9. 3. 이전 1 2 3 다음
