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Statistische Informationstechnik : Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung / von Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller

By: Contributor(s): Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Book (Online)Language: German Series: SpringerLink BücherPublisher: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011Description: Online-Ressource (XII, 372S, digital)ISBN:
  • 9783642159541
Subject(s): Additional physical formats: 9783642159534 | Buchausg. u.d.T.: Statistische Informationstechnik. 5. Aufl. Heidelberg [u.a.] : Springer, 2011. XII, 372 S.DDC classification:
  • 621.382
MSC: MSC: *62B10 | 94-01 | 62-01 | 94A15 | 94A12RVK: RVK: ZN 6010LOC classification:
  • TK5102.9 TA1637-1638 TK7882.S65
  • T58.5
DOI: DOI: 10.1007/978-3-642-15954-1Online resources: Summary: 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.Summary: 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.PPN: PPN: 1650763107Package identifier: Produktsigel: ZDB-2-SEB | ZDB-2-STI
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