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Statistische Informationstechnik - Kroschel Kristian|Gerhard Rigoll|Björn W. Schuller
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Kroschel Kristian|Gerhard Rigoll|Björn W. Schuller:

Statistische Informationstechnik - gebunden oder broschiert

2011, ISBN: 3642159532

[EAN: 9783642159534], Neubuch, [PU: Springer Berlin Heidelberg], INFORMATIONSTECHNOLOGIE IT TECHNOLOGIE NACHRICHTENTECHNIK SIGNAL (TECHNISCH) DATAMINING MASCHINELLESLERNEN PARAMETERSCHäT… Mehr…

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Kristian, Kroschel; Schuller, Björn W.; Rigoll, Gerhard:

Statistische Informationstechnik Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung - gebunden oder broschiert

2011, ISBN: 3642159532

5. Aufl. 2011 Gebundene Ausgabe Informationstechnologie, IT, Technologie / Informationstechnologie, Nachrichtentechnik, Signal (technisch), Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, El… Mehr…

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Statistische Informationstechnik: Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung - gebunden oder broschiert

2011

ISBN: 9783642159534

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 5. Aufl. 2011, 384 Seiten, Publiziert: 2011-02-02T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: 31843429, 1.63 kg, Hardware & Technik, Computer & I… Mehr…

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Kroschel Kristian/ Gerhard Rigoll/ Björn W. Schuller/ Kristian Kroschel:
Statistische Informationstechnik - Taschenbuch

2011, ISBN: 9783642159534

Statistische Informationstechnik ab 54.99 € als gebundene Ausgabe: Signal - und Mustererkennung Parameter- und Signalschätzung. 5. Aufl. 2011. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Techn… Mehr…

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Statistische Informationstechnik - Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung - gebunden oder broschiert

2011, ISBN: 9783642159534

[ED: Gebunden], [PU: Springer Berlin], DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 235x155 mm, 372, [GW: 740g], 5. Aufl. 2011

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Statistische Informationstechnik: Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung

Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen, die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Grundlegende Fragen veranschaulichen sie anhand von Anwendungsbeispielen. Berücksichtigt werden moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation und neben klassischen Detektionsverfahren auch neuere, beispielsweise Klassifikatoren, die auf neuronale Netze und Fuzzy-Logik aufbauen. Die 5. Auflage wurde im Bereich des maschinellen Lernens substanziell erweitert. Der Band ist geeignet für Studierende wie für Ingenieure in der Praxis.

Detailangaben zum Buch - Statistische Informationstechnik: Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung


EAN (ISBN-13): 9783642159534
ISBN (ISBN-10): 3642159532
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2011
Herausgeber: Springer
372 Seiten
Gewicht: 0,706 kg
Sprache: ger/Deutsch

Buch in der Datenbank seit 2007-05-30T22:28:54+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-10-30T16:24:10+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783642159534

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-15953-2, 978-3-642-15953-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: kroschel, kristian schuller, schüller, kröschel, rigoll, krosch, kroß, schull, björn, schüll, rigo
Titel des Buches: statistische informationstechnik, mustererkennung, signalschätzung, the best signal


Daten vom Verlag:

Autor/in: Kroschel Kristian; Gerhard Rigoll; Björn W. Schuller
Titel: Statistische Informationstechnik - Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung
Verlag: Springer; Springer Berlin
372 Seiten
Erscheinungsjahr: 2011-02-02
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Gewicht: 0,740 kg
Sprache: Deutsch
54,99 € (DE)
56,53 € (AT)
61,00 CHF (CH)
POD
XII, 372 S. 155 Abb.

BB; Signal, Image and Speech Processing; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektronik; Verstehen; Data Mining; Informationstechnik; Maschinelles Lernen; Mustererkennung; Parameterschätzung; Signaldarstellung; Signalerkennung; Signalschätzung; Signalverarbeitung; Statistik; Communications Engineering, Networks; Probability and Statistics in Computer Science; Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences; Signal, Speech and Image Processing; Communications Engineering, Networks; Probability and Statistics in Computer Science; Statistics in Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences; Digitale Signalverarbeitung (DSP); Nachrichtententechnik, Telekommunikation; Mathematik für Informatiker; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; BC; EA

Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen, die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Grundlegende Fragen veranschaulichen sie anhand von Anwendungsbeispielen. Berücksichtigt werden moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation und neben klassischen Detektionsverfahren auch neuere, beispielsweise Klassifikatoren, die auf neuronale Netze und Fuzzy-Logik aufbauen. Die 5. Auflage wurde im Bereich des maschinellen Lernens substanziell erweitert. Der Band ist geeignet für Studierende wie für Ingenieure in der Praxis.

1. Detektion und Estimation.- 2. Grundbegriffe der Statistik.- 3. Signaldarstellung durch Vektoren.- 4. Signal- und Mustererkennung.- 5. Systeme für die Signal- und Mustererkennung.- 6. Parameterschätzung (Estimation).- 7. Lineare Parameterschätzsysteme.- 8. Wiener-Filter.- 9. Kalman-Filter.- Literatur- und Sachverzeichnis.

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.

Das Buch vereint nötige Breite mit sinnvoller und klarer Akzentuierung

Starker Praxisbezug

Es werden nur Verfahren mit real messbarerAnwendung beschrieben

Includes supplementary material: sn.pub/extras



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