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課程名稱 |
可適性信號處理
Adaptive Signal Processing |
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開課學期 |
109-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 電機工程學研究所 |
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授課教師 |
劉俊麟 |
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課號 |
EE5027 |
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課程識別碼 |
921 U1170 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期三2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
電二225 |
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備註 |
總人數上限：70人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
可適性信號處理（Adaptive Signal Processing）是針對研究所學生所開設的理論課程。內容包含「可適性信號處理」以及相關技術在「陣列信號處理」的應用，課程主題如下：
1. Wiener filter
2. Linear prediction
3. Least-mean-square adaptive filters
4. Basics of array signal processing
5. Beamforming
6. MUSIC and ESPRIT algorithms
7. Kalman filters |
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課程目標 |
1. Design and analysis of adaptive signal processing algorithms.
2. Implementation of adaptive signal processing algorithms using MATLAB.
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課程要求 |
1. Backgrounds in Linear Algebra, Signals and Systems, and Probability and Statistics.
2. Basic MATLAB skills |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
備註： 請來信約討論時間 |
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參考書目 |
[1] F. Maloberti and A. C. Davies, Eds., A Short History of Circuits and Systems, River Publishers, 2016.
Available at http://ieee-cas.org/short-history-circuits-and-systems.
The history of adaptive filters and adaptive signal processing was reviewed in pp. 85-96.
[2] B. Widrow and S. D. Sterns, Adaptive Signal Processing, Prentice-Hall, 1985.
[3] S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Fourth Edition, Prentice Hall, 2001.
[4] A. H. Sayed, Adaptive Filters, John Wiley & Sons, 2008. (https://doi.org/10.1002/9780470374122)
[5] T. Kailath, A. H. Sayed, B. Hassibi, Linear Estimation, Pearson, 2000.
[6] P. P. Vaidyanathan, The Theory of Linear Prediction, Synthesis Lectures on Signal Processing, Morgan and Claypool Publishers, 2008.
[7] D. H. Johnson and D. E. Dugeon, Array Signal Processing: Concepts and Techniques. Addison Wesley Pub. Co. Inc., 1993.
[8] H. L. Van Trees, Optimum Array Processing: Part IV of Detection, Estimation, and Modulation Theory. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2002. |
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指定閱讀 |
待補 |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
9/16 |
若想要加選此課程，請同學們在開學第一周上課時間(9/16早上9:10)，直接到上課教室。
Course introduction; stochastic processes and models |
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第2週 |
9/23 |
Stochastic processes and models |
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第3週 |
9/30 |
Wiener filters |
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第4週 |
10/07 |
Wiener filters |
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第5週 |
10/14 |
Linear prediction |
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第6週 |
10/21 |
Linear prediction |
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第7週 |
10/28 |
LMS adaptive filters |
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第8週 |
11/04 |
LMS adaptive filters |
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第9週 |
11/11 |
Midterm exam |
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第10週 |
11/18 |
Adaption with vector random processes; array processing |
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第11週 |
11/25 |
Adaptive beamforming |
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第12週 |
12/02 |
Adaptive beamforming |
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第13週 |
12/09 |
Subspace methods |
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第14週 |
12/16 |
Subspace methods |
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第15週 |
12/23 |
Kalman filtering |
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第16週 |
12/30 |
Kalman filtering |
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第17週 |
1/06 |
Nonuniform sampling or other advanced topics |
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