信号检测与估计(叶中付, 徐旭) 2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2015秋  课程号:INFO6207P01
2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2015秋  课程号:INFO6207P01
8.8(5人评价)
8.8(5人评价)
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
选课类别:基础 教学类型:理论课
课程类别:研究生课程 开课单位:电子工程与信息科学系
课程层次:硕士   学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
排序 学期

评分 评分 5条点评

琉璃 2022秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:很多

考试作业八二开

考试内容1简答5计算

简答题包括:

参量检测 秩检测 符号检测 极性重合相关检测的检验统计量

参量检测 非参量检测 稳健检测的特点

相关接收机 匹配滤波器

计算题包括:

检测的最小错误概率准则

加权最小二乘估计 序贯最小二乘估计

稳健检测

一阶扩展卡尔曼滤波

切比雪夫多项式波束生成

 

考卷内容虽然有些偏 但确确实实都是上课非常细致地讲过的 至于能不能记住是我的问题

 

出分了 老师绝对调了很多 我15分的题几乎没写 前面答得也很烂 总评86 感谢老师

(最后修改于 4 1 复制链接
Racithe简答还有一个是MUSIC算法的原理,其余的很全了
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Seraphin 2022秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:困难
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:很多

(23秋,但是没这个选项就写了22秋)

每周一次的四节连堂课,主要内容是看老师推公式。内容量很大,不过复习的时候感觉收获满满

无基础也可以来上课,需要的随机过程基础几乎为0,多看老师推几次相关内容就懂了(物理系实测)

给分很好,估分75结果给了87

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哒宰哒宰 2022秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:一般

这课还是挺硬核的,一连上四节课,然后照着PPT狂推公式,老师的水平也是真硬核。

其实不去上课也没啥事,作业自己看ppt可以做,去教室看老师推一黑板的公式属实折磨,非专业方向的掌握结论就行了。

这课给分挺好的,就前面去了几次课,纯靠考前突击给了90。需要作业和真题可以加2280336318

 

(最后修改于 0 0 复制链接
Mega knight 2022秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

这门课难度比较大,如果平时不学的话靠考前最后几天突击的话可能会比较难受。内容比较多,序贯估计的递推公式、卡尔曼滤波的递推公式需要记住;阵列信号处理需要认真看看。考的内容个人感觉比较偏,总共6个大题,1个简答题,5个计算大题(每章各一个大题),平常作业做的题目基本都是高斯分布的,考试的题目基本没有高斯分布的,考试题目和平时作业的关系也不是很大,上课的老师(徐旭)和出题的老师(叶中付)不是一个人!

(最后修改于 0 0 复制链接
Omeulla 2022秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:很多
  • 难度:困难
  • 作业:中等
  • 给分:一般
  • 收获:很多

每次四课时连上超高密度的公式推导,以及课后计算量颇高的作业,让这门课的学习体验毫不轻松。

不过另一方面,完整全面、清晰明了的教材和PPT让这门课在自学或复习时都毫无障碍,这在信院的专业课程中实属少见。考试内容也都是PPT上讲过的,考试难度主要在于能不能把PPT内容都给记住。

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叶中付

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徐旭

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