Haladó jelfeldolgozás: A Concise Guide

Olvasói vélemények

A könyv a fejlett jelfeldolgozási témák átfogó és matematikailag szigorú kezelését nyújtja, így alkalmas az alkalmazott matematika, a fizika és a mérnöki tudományok végzős hallgatói és szakemberei számára. Alaposan tárgyalja az alapvető fogalmakat, és egyedi témákat is tartalmaz, kiváló példákkal és ábrákkal.

Világos és tömör magyarázatok, a haladó témák átfogó lefedése, erős matematikai szigor, jó illusztrációk és példák, a modern neurális hálózatok és az olyan kortárs technikák bevonása, mint a GAN-ok, vonzó mind a haladó hallgatók, mind a terület gyakorlati szakemberei számára.

A könyv magas szintű matematikai hátteret igényelhet, ami korlátozhatja hozzáférhetőségét a jelfeldolgozásban kezdők számára.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Advanced Signal Processing: A Concise Guide

Könyv tartalma:

A kiadó megjegyzése: A harmadik féltől vásárolt termékekre a kiadó nem vállal garanciát a minőségre, a hitelességre vagy a termékhez tartozó online jogosultságokhoz való hozzáférésre.

Átfogó bevezetés a statisztikai jelfeldolgozás és a modern neurális hálózatok matematikai elveibe és algoritmusaiba.

Ez a szöveg a Johns Hopkins Egyetem Whiting School programjának fejlett jelfeldolgozásról szóló, villamosmérnöki, fizikai, informatikai és adattudományi, valamint matematikai háttérrel rendelkező szakemberek számára készült graduális kurzusának bővített változata. A statisztikai jelfeldolgozás alkalmazásainak alapjául szolgáló elméletet tárgyalja, beleértve a spektrális becslést, a lineáris előrejelzést, az adaptív szűrőket és az egyenletes térbeli tömbök optimális feldolgozását. A témával foglalkozó könyvek között egyedülálló módon a modern neurális hálózatok átfogó bevezetését is tartalmazza, idősorokra és képosztályozásra vonatkozó példákkal.

A könyv a következőket tartalmazza:

⬤ Jelterek matematikai struktúrái és mátrixfaktorizálás.

⬤ lineáris időinvariáns rendszerek és transzformációk.

⬤ Kisebb négyzetek szűrői.

⬤ Véletlen változók, becsléselmélet és véletlen folyamatok.

⬤ Spektrális becslés és autoregresszív jelmodellek.

⬤ lineáris előrejelzés és adaptív szűrők.

⬤ lineáris tömbök optimális feldolgozása.

⬤ Neurális hálózatok.