13М031СТТ - Статистичка теорија телекомуникација

Спецификација предмета
Назив		Статистичка теорија телекомуникација
Акроним		13М031СТТ
Студијски програм		Електротехника и рачунарство
Модул
Тип студија		мастер академске студије
Наставник (предавач)		проф. др Предраг Иваниш
Наставник/сарадник (вежбе)		проф. др Предраг Иваниш доц. др Срђан Бркић
Наставник/сарадник (ДОН)
Број ЕСПБ		6.0	Статус предмета	изборни
Условљност другим предметима		нема
Циљеви изучавања предмета		Увод у статистичку анализу сигнала у телекомуникацијама. Основи теоријe филтрације и детекције. Примена изложене теорије при пројектовању телекомуникационих система и статистичкој анализи велике количине података.
Исходи учења (стечена знања)		Након курса, студенти постају упознати са основним методама које користе пробабилистички приступ у третирању и решавању проблема у телекомуникацијама. Посебна пажња биће посвећена примени стечених знања при анализи перформанси телекомуникационих система, као и примени метода статистичке анализе при доношењу оптималних одлука везаних за претрагу скривених информација у великим скуповима података.
Садржај предмета
Линк ка страници предмета		http://telit.etf.rs/kurs/statisticka-teorija-telekomunikacija/
Линк ка предавањима		https://teams.microsoft.com/l/team/19%3amFQ4nEjsrC2gihP8a6Q4TEcuwSFzCxxFqze8fIUVbxg1%40thread.tacv2/conversations?groupId=5b9799a2-7f6b-46e0-8def-cbe76f526ac3&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
Садржај теоријске наставе		Расподеле и трансформације случајних променљивих. Карактеристична функција. Матрице корелације и коваријансе. Издвајање главних компоненти и декомпозиција по сингуларним вредностима. Естимација, предикција и детекција сигнала. Детекција у вишеантенским радио системима (МИМО), просторно временски кодови. Регресиона анализа. Анализа података, примена матричних метода у препознавању образаца.
Садржај практичне наставе		Рачунске вежбе и домаћи задаци
Литература
Д. Драјић, Увод у статистичку теорију телекомуникација, II издање, Академска мисао, 2006, Београд. D. Middleton, An Introduction to Statistical Communication Theory, McGraw-Hill Book Company, New York, 1958. (2nd reprint Ed., IEEE Press, New York 1996.) H. L. Van Trees, Detection, Estimation, and Modulation Theory, Part I: Detection, Estimation, and Linear Modulation Theory, John Wiley & Sons, Inc., New York, 2001. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, 2009. P. Moulin, V. Veeravalli, Statistical Inference for Engineers and Data Scientists, Cambridge University Press, 2018.
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања	Вежбе	ДОН	Студијски и истраживачки рад	Остали часови
3	1
Методе извођења наставе		Предавања, аудиторне вежбе. Домаћи задаци у форми писања есеја и решавања рачунских задатака, пројеката (по избору).
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе		Поена	Завршни испит	Поена
Активности у току предавања		0	Писмени испит	40
Практична настава		60	Усмени испит	0
Пројекти
Колоквијуми		0
Семинари		0