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Olivier Besson

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You will find below slides related to the following courses :

  • Estimation theory : notions of bias and variance, Cramér-Rao bounds, minimum variance unbiased estimation, maximum likelihood estimation, least-squares estimation, method of moments. Introduction to Bayesian estimation.
  • Array processing : signals received on an array of sensors, spatial filtering, adaptive beamforming, robust adaptive beamforming, partially adaptative and reduced-rank beamforming, direction of arrival estimation (ML, MUSIC, ESPRIT).
  • Parametric spectral analysis : Fourier analysis (periodogram, correlogram), Capon spectrum, parametric models (AR, MA, ARMA), Prony’s damped exponential signals modeling, Tufts and Kumaresan approach based on SVD, subspace-based methods (MUSIC, ESPRIT)

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