都柏林圣三一学院统计信号处理课程的主要目的是为学生提供设计信息承载序列(“信号”)的最佳信号处理算法所需的理论和方法。这门课的考试分为理论考试和实践考试，下面我们就一起来分析一下考试的考点都有哪些。

一、关键主题

1、确定性信号的变换分析策略

2、正则随机过程的参数建模及其转换分析

3、经典频率和功率谱估计方法

4、估计的维纳及相关优化策略：预测、过滤和平滑

5、非平稳环境中自适应信号处理的经典方法

6、信号处理算法的概率设计：最大似然和贝叶斯策略

7、匹配转换、分类和回归设计

8、递归、有限维信号处理算法和自适应变体的共轭设计

9、隐藏字段的推断：经典和贝叶斯(卡尔曼)滤波

二、考点解析

1、推导和估计信息承载信号和随机系统的参数概率模型。

2、选择与概率模型匹配(即一致)的数据转换分析。

3、能在完全审计的随机模型环境中，为关键信号处理任务(如预测、分类、(自动)回归和状态空间滤波)导出规定的(贝叶斯)解决方案。

4、推导出上述任务的最新经典解决方案(最小二乘法、维纳法和/或最大似然法)，并将其与上述一致贝叶斯解决方案进行严格比较。

5、能在这种模型的可计数集合内推导信号和系统模型选择标准。

6、通过贝叶斯稳定遗忘跟踪非平稳信号，并与经典自适应维纳解进行比较。

7、(能在Matlab中)推导和实现基于上述经典和贝叶斯框架的递归有限维信号处理算法，用于在线应用和非平稳环境，并利用可用的开源数据集。

关于统计信号处理这门课的考点暂时就总结到这里啦。如果你需要进一步的都柏林圣三一学院考试复习建议和提示，可以直接联系我们哟。