Statistische Informationstechnik Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
02.02.2011
Abbildungen
XII, mit 155 Abbildungen, schwarz-weiss Illustrationen
Verlag
Springer BerlinSeitenzahl
372
Maße (L/B/H)
24.1/16/2.7 cm
Gewicht
740 g
Auflage
5. Auflage 2011
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-642-15953-4
Die 5. Auflage des Klassikers zur Statistischen Informationstechnik erfährt eine substantielle Erweiterung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie bietet somit einen ausgezeichneten Überblick über die beiden wichtigen Themen Mustererkennung/Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen.Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen und die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation oder Clusterbildung mit unscharfen Partitionen werden berücksichtigt. Neben klassischen Verfahren der Detektion werden neuere, z.B. auf neuronale Netze und kernelbasierten Methoden aufbauende Klassifikatoren diskutiert. Die Parameterschätzung behandelt neben Bayes- und Maximum-Likelihood-Ansätzen auch adaptive Verfahren. Wiener- und Kalman-Filter sind Beispiele zur Signalschätzung. Die Grundlagen werden durch Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert.Geeignet für Studierende und für Ingenieure in der Praxis.
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