Literaturverzeichnis

[Abr65) Abramowitz, M.; Stegun, LA.: Handbook of Mathematical Functions, New York: Dover Publications 1965

[Ahm75) Ahmed, N.; Rao, K.R.: Orthogonal Transforms for Digital Signal Processing, Berlin u.a.: Springer 1975

[Ayr62) Ayres, F.: Theory and Problems of Matrices. Schaum's Outline Series, New York u.a.: Mc Graw Hill 1962

[Bar91) Barkat, M.: Signal Detection and Estimation, Norwood: Artech House 1991

[Ber65) Berkowitz, R.S.: Modern Radar, Analysis, Evaluation, and Design Theory, New York: John Wiley 1965

[Bez81) Bezdek, J.C.: Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, New York: Plenum Press 1981

[Boc74) Bock, H.H.: Automatische Klassifikation, Göttingen: Vandenhoeck & Rupp­recht 1974

[Boe93) Böhme, G.: Fuzzy-Logik, Berlin u.a.: Springer 1993

[Boh93) Böhme, J.F.: Stochastische Signale, Stuttgart: Teubner 1993

[Bot93) Bothe, H.H.: Fuzzy Logic, Berlin u.a.: Springer 1993

[Boz81) Bozic, S.M.: Digitaland Kalman Filtering, London: Edward Arnold 1981, S. 130-133

[Bra67) Brammer, K.: Optimale Filterung und Vorhersage instationärer stochastischer Folgen, Nachrichtentechnische Fachberichte 33 (1967), S. 103-110

[Bra68) Brammer, K.: Zur optimalen linearen Filterung und Vorhersage instationärer Zufallsprozesse in diskreter Zeit, Regelungstechnik 16 (1968), S. 105-110

[Bra75) Brammer, K.; Siffiing, G.: Methoden der Regelungstechnik - Stochastische Grundlagen des Kalman-Bucy Filters, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Zu­fallsprozesse, München, Wien: Oldenbourg 1975

[Bra91) Brause, R.: Neuronale Netze, Stuttgart: Teubner 1991

[Bro62) Bronstein, LN.; Semendjajew, K.A.: Taschenbuch der Mathematik, 5. Aufl., Leipzig: Teubner 1962

[Bro69) Brown, W.M.; Palermo, C.J.: Random Processes, Communication, and Ra­dar, New York: John Wiley 1968

260

[CCI73)

[Cha68)

[Cla80)

[Dau92)

[Dav58]

[Dav70]

[Dor65]

(Dud73]

(Fel84]

(Fli93]

[Fol78]

(Fol90)

(Gab46]

(Gal68]

(Ger82]

(Gi167]

[Gol64]

[Han83]

[Han66]

(Han72]

Literaturverzeichnis

CCITT: Recommendation V.29: g600 bits per second modem standardized for use an leased circuits, Green Book, vol. VIII, Genf: ITU 1973

Charkewitsch, A.A.: Signale und Störungen, München, Wien: Oldenbourg 1968

Classen, T.A.C.M.; Mecklenbräuker, W.F.G.: The Wigner Distribution - A Tool for Time-Frequency Signal Analysis Part I, II, III, Philips J. Res., vol. 35, 1980, S. 217-389

Daubechies, I.: Ten Lectures an Wavelets, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia 1992

Davenport, W.B.; Root, W.L.: Random Signals and Noise, New York: McGraw-Hill1958

Davenport, W.B.: Probability and Random Processes, New York: McGraw­Hill1970

Dorf, R.C.: Time-Domain Analysis and Design of Control Systems, Reading, Mass.: Addison-Wesley 1965

Duda, O.R.; Hart, P.E.: Pattern Classification and Scene Analysis, New York u.a.: John Wiley 1973

Fellbaum, K.: Sprachverarbeitung und Sprachübertragung,Berlin, Heidelberg, New York: Springer 1984, S. 108-125

Fliege, N.: Multiraten-Signalverarbeitung, Stuttgart: Teubner 1993

Föllinger, 0.: Regelungstechnik, Berlin: Elitera 1978, S. 281-299

Föllinger, 0.: Regelungstechnik, 6. Aufi., Heidelberg: Hüthig 1990, S. 403

Gabor, D.: Theory of Communication, J. ofthe IEE, vol. 93, 1946, S. 429-457

Gallager, R.G.: Information Theory and Reliable Communication, New York: John Wiley 1968

Gersho, A.: On the Structure of Vector Quantizers, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT-28, März 1982, S. 157-166

Giloi, W.: Simulation und Analyse stochastischer Vorgänge, München, Wien: Oldenbourg 1967

Golomb, S.W.: Digital Communication with Space Applications, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall 1964

Hänsler, E.: Grundlagen der Theorie statistischer Signale (Nachrichtentech­nik Bd. 10), Heidelberg: Springer 1983.

Hancock, J.C.; Wintz, P.A.: Signal Detection Theory, New York: McGraw-Hill 1966

Handschin, E. (Herausgeber): Real-Time Control of Electric Power Systems, Amsterdam: Elsevier 1972

Literaturverzeichnis 261

[How66] Howard, R.N.: Classifying a Population into Homogeneaus Groups. In: La­wrence, J.R. (Ed.): Operational Research and Social Sciences. London: Tavi­stock Pub!. 1966

[Jah60] Jahnke, F.; Emde, F.; Lösch, F.: Tafeln höherer Funktionen. 6. Aufl., neube­arbeitet von Lösch, F., Stuttgart: Teubner 1960

[Jaz70] Jazwinsky, A.H.: Stochastic Processes and Fittering Theory, New York: Aca­demic Press 1970

[Jur64] Jury, E.I.: Theory and Application of the z-Transform Method, New York: Wiley 1964

[Kai68] Kailath, T.: An Innovations Approach to Least Squares Estimation, Part I: Linear Fittering in Additive White Noise, IEEE Trans. Autom. Control 13 (1968), s. 646-655

[Kai68a] Kailath, T.; Frost, P.: An Innovations Approach to Least Squares Estimati­on, Part II: Linear Smothing in Additive White Noise, IEEE Trans. Autom. Control 13 (1968), S. 655-660

[Kal60] Kaiman, R.E.: A New Approach to Linear Fittering and Prediction Problems, Trans. ASME, Journal of Basic Engineering 82 (1960), S. 35-45

[Kal61] Kaiman, R.E.; Bucy, R.S.: New Results in Linear Fittering and Prediction

Theory, Trans. ASME, Journal of BasicEngineering 83 (1961), S. 95-108

[Kam92] Kammeyer, K.D.; Kroschel, K.: Digitale Signa/verarbeitung. Filterung und Spektralanalyse, 2. Aufl., Stuttgart: Teubner 1992

[Kam92a] Kammeyer, K.D.: Nachrichtenübertragung, Stuttgart: Teubner 1992

[Kol41] Kolmogoroff, A.N.: Interpolation and Extrapolation von stationären Folgen, Bull. Acad. Sei. USSR Ser. Math 5 (1941), S. 3-14

[Kos92] Kosko, B.: Neural Networks and Fuzzy Systems, Englewood Cliffs: Prentice Hall 1992

[Kre68] Kreyszig, E.: Statistische Methoden und ihre Anwendungen, Göttingen: Van­denhoek u. Rupprecht 1968

[Kro85] Kroschel, K.; Reich, W.: A Camparisan of Noise Reduction Systems for Speech Transmission, Proc. European Conference on Circuit Theory and Design ECCTD 85, Prag (1985), S. 565-568

[Kro87a] Kroschel, K.: A Camparisan of Quantizers for Corrupted and Uncorrupted Input Signals. Signal Processing, Nr. 12, März 1987, S. 169-176

[Kro87b] Kroschel, K.: Optimierung von Quantisierern für gestörte Eingangssignale. Nachrichtentechnik Elektronik, Bd. 37, Nr. 12, Berlin 1987, S. 447-449

[Kro91] Kroschel, K.: Datenübertragung. Eine Einführung. Berlin u.a.: Springer 1991

[Lee60] Lee, Y.W.: Statistical Theory of Communication, John Wiley: New York 1960

262

[Lee88)

[Lie67)

[Lin73)

[Lin80)

[Luc71)

[Luk92)

[Mak80)

[Max60)

[Mei80)

[Mid60)

[Nah68)

[Neu72)

[Nie83)

[Opp75)

[Pae72)

(Pap62)

(Pap65)

(Pap77]

(Par62]

Literaturverzeichnis

Lee, E.A.; Messerschmitt, D.G.: Digital Communication, Boston: Kluwer Aca­demic Publishers 1988

Liebelt, P.B.: An Introduction to Optimal Estimation, Reading, Mass.: Addison-Wesley 1967

Lindsey, W.C.: Telecommunication Systems Engineering, Englewood Cliffs: Prentice Hall1973

Linde, Y.; Buzo, A.; Gray, R.M.: An Algorithm for Vector Quantizer Design. IEEE Trans. Comm., vol. COM-28, Jan. 1980, S. 84-95

Luck, H.O.: Zur kontinuierlichen Signalentdeckung mit Detektoren einfacher Struktur, Habilitationsschrift TH Aachen (1971)

Lüke, H.D.: Signalübertragung. Grundlagen der digitalen und analogen Nach­richtenübertragungssysteme, 5. Auf!., Berlin: Springer 1992

Makhoul, J.: A Fast Cosine Transform in One and Two Dimensions. IEEE Trans. on Acoust., Speech, and Signal Processing, ASSP-28, 1980, S. 27-34

Max, J.: Quantizing for Minimum Distortion. IRE Trans. Inform. Theory, vol. IT-6, March 1960, S. 7-12

Meissner, P.; Wehrmann, R.; van der List, J.: A Comparative Analysis of Kai­man and Gradient Methods for Adaptive Echo Cancellation, AEÜ 34 (1980) 12, s. 485-492

Middleton, D.: An lntroduction to Statistical Communication Theory, New York: McGraw-Hill 1960

Nahi, N.E.: Estimation Theory and Applications, New York: John Wiley 1968

Neuburger, E.: Einführung in die Theorie des linearen Optimalfilters, Mün­chen, Wien: Oldenbourg 1972

Niemann, H.: Klassifikation von Mustern, Berlin, Heidelberg, New York, To­kyo: Springer 1983

Oppenheim, A.V.; Schafer, R.W.: Digital Signal Processing, Englewood Cliffs: Prentice Hall 1975

Paez, M.D.; Glisson, T.H.: Minimum Mean-Squared-Error Quantization in Speech PCM and DPCM Systems, IEEE Trans. on Communications, vol. COM-20 (1972), S. 225-230

Papoulis, A.: The Fourier Integral and its Applications, Electronic Science Series, New York u.a.: McGraw-Hill 1962

Papoulis, A.: Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, New York: McGraw-Hill 1965

Papoulis, A.: Signal Analysis, New York u.a.: McGraw-Hill1977

Parzen, E.: On Estimation of a Probability Density and Mode, Ann. Mathem. Stat. 33, 1962, S. 1065-1076

Literaturverzeichnis 263

[Pil93] Pillai, S.U.; Shim, T.l.: Spectrum Estimation and System Identification, New York: Springer 1993

[Por80] Portnoff, M.R.: Time-Frequency Representation of Digital Signals and Sy­stems based on Short-Time Fourier Analysis of Sampled Speech, Trans. on Acoustic, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-28, no. 1, Feb. 1980, S. 56-59

[llio91] llioul, 0.; Vetterli, M.: Wavelets and Signal Processing, IEEE Sp. Magazine, Oct. 1991, S. 14-38

[Sag71) Sage, A.P.; Melsa, J.L.: Estimation Theory with Applications to Communica­tion and Control, New York: McGraw-Hill 1971

[Schl60] Schlitt, H.: Systemtheorie für regellose Vorgänge, Berlin, Göttingen, Heidel­berg: Springer 1960

[Schr77) Schrick, K.W.: Anwendungen der Kalman-Filter-Technik. Anleitung und Bei­spiele, München, Wien: Oldenburg 1977

[Schw59) Schwartz, M.: Information, Transmission, Modulation, and Noise, New York: McGraw-Hill

[Sko62] Skolnik, M.l.: Introduction to Radar Systems, New York: McGraw-Hill1962

[Spa77] Späth, H.: Cluster-Analyse-Algorithmen zur Objektklassifizierung und Daten­reduktion. 2. Aufi. München, Wien: Oldenbourg 1977

[Sri79] Srinath, M.D.; Rajasekaran, P.K.: An Introduction to Statistical Signal Pro­cessing with Applications, New York: Wiley 1979

[Til93) Tilli, T.: Mustererkennung mit FuzzyLogik, München: Franzis 1993

[The99] Theodoridis, S.; Koutroumbas, K.: Pattern Recognition, San Diego: Academic Press 1999

[Vak68) Vakman, D.E.: Sophisticated Signalsand the Uncertainty Principle in Radar, New York: Springer 1968

[Var83) Vary, P.: On the Enhancement of Noisy Signals, Proc. European Signal Pro­cessing Conference EUSIPC0-83, Erlangen (1983), S. 327-330

[Var98) Vary, P.; Heute, U.; Hess, W.: Digitale Sprachsignalverarbeitung, Stuttgart: Teubner 1998

[Vit66] Viterbi, A.: Principles of Coherent Communication, New York: McGraw-Hill 1966

[vTr68] van Trees, H.L.: Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I, New York: John Wiley 1968

[Wah71) Wahlen, A.D.: Detection of Signals in Noise, New York, London: Academic Press 1971

[Wai62] Wainstein, L.A.; Zubakov, V.D.: Extraction of Signals from Noise, Englewood Cliffs: Prentice Hall1962

264

[Wei91]

[Wid85]

[Wie50]

[Win69]

[Win77]

[Woo64]

[Woz68]

[Wrz73]

[Zur64]

[Zwi82]

Literaturverzeichnis

Weiss, S.M.; Kulikowski, C.A.: Computer Systems that Learn, San Mateo: Morgan Kaufman 1991

Widrow, B; Stearns, S.D.: Adaptive Signal Processing, Englewood Cliffs: Prentice-Hall 1985

Wiener, N.: Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series, New York: Wiley 1950

Winkler, G.: Systematik optimaler Kommunikationssysteme auf Grund der Theorie der Spiele, München, Wien: Oldenbourg 1969

Winkler, G.: Stochastische Systeme - Analyse und Synthese, Wiesbaden: Akad. Verlagsgesellschaft 1977

Woodward, P.M.: Probability and Information Theory, with Applications to Radar, 2. Aufi., Oxford: Pergarnon Press 1964

Wozencraft, J.M.; Jacobs, I.M.: Principles of Communication Engineering, New York: John Wiley 1968

Wrzesinsky, R.: Wiener-und Kaiman-Filter und ihre Bedeutung für die Nach­richtentechnik, AEÜ 27 (1973) 2, S. 79-87

Zurmühl, R.: Matrizen und ihre technischen Anwendungen, 4. Auflage, Berlin: Springer 1964

Zwicker, E.: Psychoakustik, Berlin u.a.: Springer 1982

Index

A Abstand-

City-Block, 87 Euklidischer, 69, 86 gewichteter quadratischer, 87 ~aß, 88, 89, 91, 94, 95 quadratischer, 87, 91, 94

Abstandsmaß, 101 Abtasttheorem, 26 Abtastung, 141 Abtastwert, 26 A/D-Wandler, 218 Aggregation, 134, 135 Akkumulation, 135, 136 Aktivierungsfunktion, 120 Amplitude, 162 Amplitude Shift Keying, 72 Amplitudenmodulation, 107 analytisch, 194, 200, 209 Anfangswert, 90, 96 A-posteriori-

Dichte, 147-149 ~ittelwert, 149 Wahrscheinlichkeit, 50, 103

A-priori-Dichte, 146, 151 Information, 3, 9, 55, 141, 152, 158,

231 Wahrscheinlichkeit, 47, 48, 54, 63, 65-

67, 70, 72, 103, 105, 111, 145, 146 Autokovarianzfunktion, 16, 25

B Back-Propagation-Algorithmus, 126 Ballung, 5, 85 Basis, 45

orthogonale -, 24 orthonormale -, 24, 32, 42, 84, 111,

113 -vektoren, 28 vollständige-, 24, 43

Bayes-Kriterium, 51, 55, 58, 67, 144, 149,

151, 157, 162 Bayes-Regel, 15, 146

gemischte Form der -, 15, 68, 99 Begrenzungs-~ethode, 134 Beobachtungsraum, 48 bias, 143 Bildverarbeitung, 119 Binärkanal, 51 binary symmetric channel, siehe Binärka­

nal biorthogonale Signale, 77 Bit Error Rate, 72

c Cauchydichte, 63 centroid, 85 charakteristische Gleichung, 27 Cluster, 4, 9, 85, 90, 104

- mit scharfen Partitionen, 93, 95, 96 - mit unscharfen Partitionen, 93

Cramer-Rao-Ungleichung, 157

D Datenübertragung, 41, 68, 97, 105, 109,

111, 129, 211 Datenü bertragungssystem, 51 Datenreduktion, 90 Defuzzifizierung, 130, 135, 136

lineare -, 136 Demodulator, 41, 45, 110, 112 Detektion, 43

binäre -, 4, 55 multiple -, 67, 98, 162

Dichte, 167 mehrdimensionale -, 12 Verbund-, 15

Differenz-Puls-Code-~odulation, 211 Dirac-lmpuls, 103 Dirichlet-Verteilung, 98 diskrete Cosinus-Transformation, 28 Dopplerfrequenz, 162 dyadisches Wavelet, 32

266

E Echokompensation, 258 Echtzeit, 185 efficient, siehe wirksam Eigenfunktion, 25 Eigenvektor, 27 Eigenwert, 25, 27 Einheitskreis, 213 Einheitssprung, 197 Einschwingvorgang, 193, 223 Empfänger, 3, 45 Empfängerarbeitscharakteristik, 56 Energiesignal, 24 Entdeckungswahrscheinlichkeit, 54, 56,57 Entscheidungsraum, 48, 58, 60, 66, 70, 71,

102 Entscheidungsregel, 68, 109 Entscheidungsschwelle, 85 Entzerrer, 185, 187 Ereignis, 13, 68 Ergodenhypothese, 17 error equation, siehe Fehlergleichung erwartungstreu, 143, 151, 153, 167-169

asymptotisch -, 155, 156 Erwartungswert, 12 estimator equation, siehe Verstärkungs­

gleichung Expertenwissen, 138 Extrapolation, 7

F Falschalarmrate, siehe Fehlalarmwahrschein-

lichkeit Faltungssumme, 20 Feed-Back-Struktur, 121 Feed-Forward-Struktur, 121 Fehlalarmwahrscheinlichkeit, 54, 56, 58 Fehlergleichung, 232 Fehlerkorrelationsmatrix, 223, 238, 240,

241 Fehlerwahrscheinlichkeit, 50, 56, 68, 70,

78, 82, 102, 109 Fenster, 103, 218 Filterbank, 36 Filterung, 7, 189, 197, 198, 200, 201, 203,

206, 223, 224, 235, 240, 245, 257 Formfilter, 197, 212, 215 Fourier-Transformation, 17, 29, 190, 191

Ähnlichkeitssatz der -, 31 Kurzzeit-, 30

schnelle -, 218 Fourierreihe, 23 Frequenzgang, 20 Frequenzmodulation, 107 Funktionalklassifikator, 118 Fuzzifizierung, 129, 132 Fuzzy-

G

C-Means-Algorithmus, 95 Cluster, 93 Klassifikator, 109 Logik, 129, 138 Partitionsmatrix, 94

Index

gain equation, siehe Verstärkungsgleichung Gauß-Markoff-Theorem, 167, 169, 179 Gauß-Tiefpass, 115 Gaußdichte, 12, 160 Gaußfenster, 30 Geräusch-

kompensation, 217 reduktion, 211, 217 Unterdrückung, 217

Gewichtungsnetzwerk, 110 Glättung, 8 Gram-Schmidt-Verfahren, 41

H Haar-Wavelet, 37 Hauptachsentransformation, 28 Reisenbergsehe Ungleichung, 30 Hochpass, 214 Holdernorm, 86 Hyperbeltangens, 120 Hyperkugel, 100 Hyperwürfel, 78 Hypothese, 4, 47, 68, 129

I idealer Tiefpass, 115 lmpulsantwort, 19, 21, 183, 185, 189, 191 lnferenz, 130, 132, 135 Infinite-Lag-Filter, 196, 204, 206, 210 Informationsübertragnng, 59, 109 Innovation, 226 Integralsinus, 115 Interpolation, 8, 189, 195, 197, 198, 200,

201, 204, 209, 223, 224, 235, 243 - für einen festen Zeitpunkt, 243, 250,

255

Index

K

-szeit, 204 - über einen festen Zeitabstand, 243,

255 - von einem festen Zeitpunkt aus, 243,

251, 255

Kaiman, 177 Kalman-Bucy-Filter, 190 Kaiman-Filter, 190 Kaiman-Formeln, 178, 226, 232 Kanalcodierung, 64 Karhunen-Loeve-Entwicklung, 25, 28, 98,

141 diskrete -, 26

kausal, 192, 196, 207, 210 Klassifikation, 3, 109, 136, 137

nichtparametrische -, 99 parametrische -, 97 überwachte -, 99 verteilungsabhängige -, 97 verteilungsfreie -, 99

K-Means-Algorithmus, 91 Komparator, 110, 117 Konfidenz-

intervall, 142 zahl, 143

konsistent, 144, 151, 154, 156, 160, 178 Kophasalkomponente, 26, 129, 132 Korrelationsempfänger, 109, 110, 137 Korrelationsfunktion, 12, 16, 110 Korrelationsmatrix, 12, 164 Kosten, 48, 67, 145

-funktion, 145, 150, 162 -funktion des absoluten Fehlers, 145 -funktion des quadratischen Fehlers,

145 Kovarianzfunktion, 16 Kovarianzmatrix, 12, 27, 60, 61, 69, 98 Kreisflächengrenze, 81 Kreuzkorrelationsfunktion, 17, 21 Kreuzkovarianzfunktion, 16 Kreuzleistungsdichte, 21 künstliches neuronales Netz, 109, 119, 138 k0- Verteilung, 99

L Laplace-Transformation, 194

inverse -, 199 Konvergenzgebiet der-, 198

zweiseitige -, 192 Laplace-Verteilung, 99 lateral-rekurrente Struktur, 121 Laufzeit, 162

267

least mean square, siehe Least-Mean-Square-Algorithmus

Least-Mean-Square-Algorithmus, 126 Leistungsdichte, 16, 190 Lernen

überwachtes -, 5, 87, 90 unüberwachtes -, 5, 87

Lernstichprobe, 5, 9, 98, 100, 101, 103-105, 125, 126

Levinson-Dur bin-Rekursion, 182 Likelihood-

Funktion, 152 Gleichung, 152, 163 Verhältnis, 49, 55, 65, 152 Verhältnis-Test, 49, 51, 55, 60, 63, 64

linguistischer Wert, 129, 132 LMS-Algorithmus, siehe Least-Mean-Square­

Algorithmus Lp-Norm, 86

M Mahalanobisabstand, 60, 69 MAP-Kriterium, siehe Maximum-a-posteriori­

Kriterium Matched-Filter, 112-114 Maximum-a-posteriori-

Gleichung, 149, 161 Kriterium, 50, 67, 102, 149, 224 Schätzung, 152 Schätzwert, 148

Maximum-Likelihood­Klassifikation, 69 Kriterium, 53 Schätzung, 152, 163 Schätzwert, 98, 157, 160

Maximum-Methode, 136 Median, 148, 149 Mehrreferenzen-Klassifikation, 104, 105 Mehrschichten-Perzeptron, 122 membership function, siehe Zugehörigkeits-

funktion Merkmal, 5, 84 Mini-Max-Empfänger, 53, 55, 57, 69 Minkowski-Distanz, 87 Mittelwert, 12, 17, 153 Modell

268

Prozess-, 224 Zustandsvariablen-, 20

Modem, 41 Modulation, 3, 6 Modulator, 41, 45 Momentenfunktion, 16 Monom, 117, 138 multinomiale Verteilung, 98 Multiplikatorregel von Lagrange, 54 Multiratensystem, 33 Mustererkennung, 2-4, 59, 64, 67, 109,

125, 129 Musterfunktion, 24, 29, 43, 112, 192, 197 Mutter-Wavelet, 31, 38

N nächster-Nachbar-Klassifikator, siehe NN-

Klassifikation Nachrichtenübertragungssystem, 4, 45, 141 Neuron, 119, 138 Neyman-Pearson-Kriterium, 54-56, 58, 67 NN-Klassifikation, 100, 105 Nullstelle, 209

0 Optimalempfänger, 109 Optimalitätskriterium, 8, 58, 144, 167, 189,

217 Optimum

globales -, 95, 96 lokales-, 95, 96

Orthogonalitätsprinzip, 170, 172, 179, 190, 193, 224, 227, 236, 238, 240, 244, 245

p

Parameterschätzung, 2, 6, 21, 98, 189, 233, 234

adaptive -, 182 multiple -, 162, 223 rekursive -, 178 sequentielle -, 178, 226, 232

parametrischer Ansatz, 69 Partition, 85, 91 Partitions-

entropie, 96 exponent, 96 koeffizient, 96

Parzen-Fenster, 103 Perzeptron, 123, 138

Phase lineare -, 219

Phase Shift Keying, 73, 107, 111 Phasenmodulation, 107, 111 Pi-Sigma-Netzwerk, 117 Pol, 194, 209

Index

Polynomklassifikator, 109, 116, 138 Prädiktion, 7, 189, 195, 197, 198, 200, 201,

204, 209, 211, 213, 223, 224, 235, 243

- für einen festen Endpunkt, 235 -szeit, 204 - über einen festen Zeitabstand, 235 - um einen Schritt, 213, 224, 225, 236,

239, 251, 257 - von einem festen Anfangspunkt aus,

235 Produkt-Methode, 135 Prozess

Gauß-, 44 instationärer -, 29, 223 schwach stationärer -, 223 stationärer -, 16, 17, 189, 218 weißer-, 17, 21, 26, 40, 43, 47, 57, 197,

211, 212, 215, 238 Prozessmodell, 228, 232 PSK, siehe Phasenmodulation

Q Q-Funktion, 13, 53, 66 QASK-Modulation, 74, 111 Quadraturkomponente, 26, 132 Quantisierung, 211, 214 Quantisierungsfehler, 85 Quantisierungsstufe, 85 Quelle

zeitdiskrete -, 6 zeitkontinuierliche -, 6

Quellencodierung, 51, 105, 211

R Radar, 54, 114, 162 Radartechnik, 258 Radial Basis Function Network, 103 Raumfahrt, 244 Rauschleistungsdichte, 17 RC-Tiefpass, 114, 205 Realisierung einer Zufallsvariablen, eines

Zufallsprozesses, 11

Index

receiver operating characteristic, siehe Emp-fängerarbeitscharakteristik

Redundanz, 211 Regelbasis, 132, 138 Residuum, 209 Restricted Coulomb Energy Network, 103 Risiko, 48, 67 Rotation, 71 Rückweisung, 64, 66, 102

s Schätzer, 3 Schätzgleichung, 232 Schätzung

lineare-, 167, 174 verteilungsfreie -, 167

Schicht, 121 Ausgangs-, 123 Eingangs-, 123 verborgene -, 123, 138

Schlussfolgerung, 134, 135 Schwarzsehe Ungleichung, 113, 159 Schwerpunkt-Methode, 136 Sender, 45 s-Halbebene, 194 Sicherheitsfaktor, 134, 135 Sigmoidfunktion, 120, 123 Signal-zu-Rauschverhältnis, 9, 57, 65, 72,

78, 81, 97, 112-115, 197, 198, 201, 204, 206, 216, 220

Signalenergie, 71 Signalerkennung, 2, 3, 109 Signalmodell, 129 Signalprozessor, 220 Signalschätzung, 2, 6, 201, 234 Signalvektordiagramm, 132 Signalverarbeitung

akustische-, 119 Signifikanzzahl, 143 Simplexsignale, 77 Skalierungsfaktor, 32 Skalierungsfunktion, 34, 37, 38 Skalierungsparameter, 31 smoothing, 8 Spectral Floor, 219 Spektralsubtraktion, 218 Spherical Bound, siehe Kreisflächengren­

ze, 82 Sprachpausendetektor, 219 Sprungfunktion, 120

stationär schwach -, 16, 191 streng-, 16

statistisch -abhängig, 14 - unabhängig, 14, 15, 44

Suchverfahren vollständiges -, 95

System, 8 lineares -, 8, 9, 18 lineares dynamisches -, 19 nichtlineares -, 8, 9 zeitinvariantes -, 8 zeitvariantes -, 8

Systemfunktion, 191

T Teilband-

betrag, 219 Ieistung, 219

Teststichprobe, 9

269

Theorem von Parseval, 42 Trainingsdatensatz, 5, 87, 89, 90, 127, 138 Translation, 71 Transversalfilter, 178 Tschebyscheff-Polynom, 28 t-Verteilung, 98

u Überschätzfaktor, 219 Übertragungsfunktion, 195 Übertragungskanal, 1, 3, 141 unbiased, siehe erwartungstreu UND-Operator, 133 Union Bound, siehe Vereinigungsgrenze,

82 Unschärferelation, 30 Unterabtastung, 35 Unterscheidungsfunktion, 59, 60, 100, 102,

110, 116, 129

V Varianz, 12, 17, 112, 155 Varianzkriterium, 91 Variationsansatz, 118 Vektorkanal, 45 Vektorquantisierung, 88, 91, 95, 96, 104 Verbundereignis, 14 Vereinigungsgrenze, 79 Vergleichssystem, 192, 198

270

Verstärkungsgleichung, 232, 241 Verzögerungsglied, 227

w Wahrscheinlichkeit, 13

bedingte-, 15, 47 differentielle -, 18

Wahrscheinlichkeitsdichte, siehe Dichte Walsh-Funktion, 23 Wavelet-Transformation, 31, 39

diskrete -, 36 inverse -, 39 inverse diskrete -, 36

Wiener-Filter, 190, 192, 195, 197, 207, 209, 219, 223

zeitdiskretes -, 212 Wiener-Hopf-Gleichung, 208, 210 Wiener-Hopf-Integralgleichung, 193-195,

224

Index

Wiener-Khintchine-Theorem, 16, 20 Wiener-Kolmogoroff-Filter, siehe Wiener­

Filter Wigner-Wille-Transformation, 30 wirksam, 144, 147, 151, 157-159, 161

asymptotisch -, 154, 156, 160

y

Yule-Walker-Gleichung, 180

z z-Transformation, 17, 207 Zeit-Frequenzebene, 32 Zeit-Skalenebene, 31, 32 Zufallsprozess, 15, 24 Zugehörigkeitsfunktion, 129, 131 Zugehörigkeitsgrad, 130, 132, 134, 137 Zugehörigkeitswert, 94, 95 Zustandsgleichung, 19, 232, 240 Zustandsvariable, 29, 223