課程資訊
課程名稱
可適性信號處理
Adaptive Signal Processing 
開課學期
104-1 
授課對象
電機資訊學院  生醫電子與資訊學研究所  
授課教師
曹建和 
課號
EE5027 
課程識別碼
921 U1170 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期二7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
電二104 
備註
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1041EE5027_ASP 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程為偏應用的統計信號處理,可視為'通訊原理'與'數位信號處理'的延續。本課以講演為主,其內容包括:1. Introduction2. Discrete-time WSS Random Process3. Wiener Filters4. Linear Prediction Filters5. Kalman Filters6. Linear FIR Adaptive Filtering7. Method of Steepest Descent8. Stochastic Gradient-based Algorithms9. Eigen-based Algorithms10. Recursive Least-squared Estimation 

課程目標
本課程為偏應用的統計信號處理,可視為'通訊原理'與'數位信號處理'的延續。本課以講演為主,其內容包括:1. Introduction2. Discrete-time WSS Random Process3. Wiener Filters4. Linear Prediction Filters5. Kalman Filters6. Linear FIR Adaptive Filtering7. Method of Steepest Descent8. Stochastic Gradient-based Algorithms9. Eigen-based Algorithms10. Recursive Least-squared Estimation 
課程要求
成績以期中考,期末考及作業為主。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
參考書目
教科書: Adaptive Filter Theory (第四版) by S.Haykin, Prentice-Hall 1996
參考書目:
 
指定閱讀
 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2015/09/15  Chap1 Introduction 
第2週
2015/09/22  Introduction 
第3週
2015/10/13  Chap 3 Review of Matrix Algebra 
第4週
2015/10/19  Chap 5 Linear Prediction 
第5週
2015/10/27  Chap 5 Linear Prediction 
第6週
2015/11/03  Chap 4 Wiener filters 
第7週
2015/11/10  Chap 4 Wiener filters 
第8週
2015/11/17  Chap 4 Wiener filters 
第9週
2015/11/24  Chap 6 Method of Steepest Descent 
第10週
2015/12/01  Chap 7 LMS Algorithm 
第11週
2015/12/08  Chap 8 Method of Least squares 
第12週
2015/12/15  Mid-Term Exam 
第13週
2015/12/22  Chap 8 Method of Least squares 
第14週
2015/12/29  Chap 9 Recursive Least-Squares 
第15週
2016/01/05  Chap 10 Kalman Filter 
第16週
  Chap11 Square-Root 
第17週
  Chap12_1 Tracking LTV system 
第18週
  Chap 12_2 Blind Deconvolution 
第19週
  Chap 12_3 ANN 
第3-週
2015/10/06  Chap 2 Review of Random Process