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课程概述：概率，随机变量和随机信号的概念。随机过程的一阶和二阶统计。事件点的泊松分布。随机变量及其特征。CDF＆PDF及其属性。存在定理。高斯RV，Poisson RV，Bernoulli分布的RV和均匀分布的RV，线性系统对随机信号输入的响应；功率密度光谱和基本关系。线性馈回控制的分析设计。parseval的定理及其概括。M.S.E. 对不同情况的估计。 维纳蹄积分方程和解决方案方法。 高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。M.S.E.对不同情况的估计。维纳蹄积分方程和解决方案方法。高斯 - 马尔可夫序列和过程模型；连续和离散线性系统的最佳预测，过滤和平滑。
EEL-508课程标题：机器学习-LTP：3-1-0
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