EE5434

信号处理应用中的机器学习

📘 简介

本课程旨在为学生提供基本和新兴的机器学习模型知识，及其在信号处理中的应用，如智能健康、医疗图像分析和自适应控制理论等。通过课程，学生将获得现代机器学习方法的基本直觉和理论理解，并能将这些方法应用于各类数据。

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🎯 学习目标

完成课程后，学生将能够：

✔️ 识别信号处理中的关键问题，并应用机器学习模型解决问题；

✔️ 开发和实现核心机器学习分析技术；

✔️ 比较并选择适当的机器学习模型和方法；

✔️ 研究并分析机器学习在实际信号处理应用中的效果。

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📊 评估方式

评估项目	权重	具体描述
📚 测试	30%	至少两次测试，评估学生对课程内容的理解。
📝 作业	20%	包括家庭作业、项目或演示文稿，评估学生的应用能力。
📖 期末考试	50%	时长为 2 小时的考试，综合评估学生的理解与应用能力。