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  • 学历背景：曾赴美交换实习
  • 客户评价：精益求精
  • 录取成果：伦敦大学学院,爱丁堡大学,澳国立大学,墨尔本大学
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    帝国理工通信与信号处理

    • 原创
    发布者：
    贵阳新东方前途出国
    分类：
    专业介绍
    2022-12-19
    90
    浏览
      课程目标：
    课程将为学生提供深入和批判性的认识以学习通信和信号处理的前沿问题的理论和实践解决方案。通信和信号处理紧密地交织在一起，共同为现代信息工程提供了基础。
     
    应用范围包括：
    移动通信(3G/4G/LTE和未来的5G)
    接入网和无线通信
    通信网络，包括广播和计算机通信网络
    图像处理和机器人视觉
    录音录像
    雷达和声纳探测
    生物医学信号处理
    医学成像
    遥感
    阵列信号处理和波束形成
    时空通信与处理
     
    这个专业
    是要学什么
    提前了解课程：
     
    学生将在秋季和春季学期(10-4月)学习教学模块，包括核心模块和选修模块。模块是通过讲座，教程和实践实验室的混合教学。然后学生将在5月至6月之间参加所学习模块的笔试。
     
    必修模块
     
    自适应信号处理与机器智能
    围绕现代光谱估计方法的理论基础和适用性、算法的基础上的自适应信号处理以及机器智能技术（如降维和神经和深度网络）提供深入的知识。
     
    高级传播理论
    介绍了几个对当前和未来（5G及以后）多天线无线通信系统很重要的前沿主题。
     
    数字信号处理和数字滤波器
    模块旨在为数字滤波器的设计和多速率信号处理技术提供全面的基础知识。
     
    概率和随机过程
    提供用于研究工程系统中的随机现象的分析工具。旨在系统地发展概率论的主要思想，研究随机变化的时间函数，并演示如何建立工程问题的概率模型。
     
    S1实验室
    该实验室模块旨在培养实验工作中的实践，同时支持讲座模块并提供对真实系统的实际接触。它还旨在让学生为理学硕士项目的实验工作做好准备。
     
    选修模块（示例课程）
     
    编码理论
    涵盖纠错码和有限域的基础知识，并揭示编码理论与其他主题之间的联系。
     
    计算机视觉与模式识别
    旨在介绍模式识别的概念、基本公式和应用。涵盖 机器感知和决策面、度量/距离和模型拟合的概念，作为处理和分类数据的基本工具。
     
    数字图像处理
    检查源自信号处理方法的基本数字图像处理方法。
     
    信息论
    该模块旨在介绍信息论的主要概念并展示其对通信的影响。
     
    模式识别
    旨在介绍模式识别的概念、基本公式和应用。该模块研究矢量形式的特征表示、机器感知和决策面的概念，以及度量/距离、模板匹配、模型拟合，作为处理和分类数据的基本工具。
     
    交通理论和排队系统
    提供机会开发用于建模和分析不同通信网络（例如电路交换和分组交换网络）的概念框架。该模块将首先展示如何建立此类模型，其次展示如何在通信系统的性能（例如 QoS）分析中使用它们。
     
    无线通讯
    关于无线通信和通信理论的高级模块，从4G及以后的角度详细介绍无线通信的基础知识。本课程的主要重点是链路和系统级别的MIMO和多用户通信。
     
    *请注意，该计划的课程目前正在接受审查，作为全校范围内引入标准化模块化结构的过程的一部分。因此，本课程的内容和评估结构可能会在今年入学时发生变化。
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