적응신호처리

이 과목은 오류를 정정 혹은 검출하는 방법을 다루는 고급과정이다. Finite Field Theory를 다루고 이 결과를 이용하여 cyclic code, BCH code, Reed-Solomon code를 다룬다. 그리고 convolutional code, trellis coded modulation을 다룬 뒤 최근에 개발된 turbo code, LDPC code, space-time code, adaptive coding을 다룬다.

이 과목은 대학원 학생을 대상으로 하며, 신호검파와 추정의 기본이론, 통계학적 원리와 응용을 다룬다. 주요 내용은 가설 검증, 정규과정과 그 성질, 여러 가지 검파와 추정 기준, 잡음과 신호, 복합가설 검증, 알려진 신호검파와 추정, 확률신호검파 및 추정이다.

이 과목은 정보통신의 기본 과제인 정보전달과 정보저장에 존재하는 근본적인 한계를 공부한다. 정보량의 개념과 정의, 정보원의 손상 없이 짧게 표현할 수 있는 정보원 부호이론, 잡음이 존재하는 전송로에서 전송부호 신뢰성 한계, 손상과 표현부호 길이와의 관계를 다룬다.

타학과 선수과목 : CC511 확률및통계학

디지털 신호의 모델링, 필터구현, 최적 디지털필터의 설계, 최적신호추정, 신호전력추정, 적응필터의 기본 알고리듬을 익히는데 목적이 있으며, 내용으로는 deterministic 신호와 확률신호의 모델링, FIR, IIR, Lattice 필터구현, 최소자승오차와 평균자승오차 기준적용, 파라미터 추정 알고리듬, Wiener, Kalman 필터 설계, 비모수 및 모수 전력추정, LMS및 RLS 적응 알고리듬이 포함된다.