Zaawansowane przetwarzanie sygnałów: Zwięzły przewodnik

Opinie czytelników

Książka zapewnia kompleksowe i matematycznie rygorystyczne podejście do zaawansowanych tematów przetwarzania sygnałów, dzięki czemu jest odpowiednia dla absolwentów i profesjonalistów w dziedzinie matematyki stosowanej, fizyki i inżynierii. Dokładnie omawia podstawowe koncepcje i zawiera unikalne tematy, z doskonałymi przykładami i diagramami.

Jasne i zwięzłe wyjaśnienia, kompleksowe omówienie zaawansowanych tematów, silny rygor matematyczny, dobre ilustracje i przykłady, włączenie nowoczesnych sieci neuronowych i współczesnych technik, takich jak GAN, atrakcyjne zarówno dla zaawansowanych studentów, jak i praktyków w tej dziedzinie.

Książka może wymagać dużej wiedzy matematycznej, co może ograniczać jej dostępność dla początkujących w przetwarzaniu sygnałów.

(na podstawie 4 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Advanced Signal Processing: A Concise Guide

Zawartość książki:

Uwaga wydawcy: Produkty zakupione od sprzedawców zewnętrznych nie są objęte gwarancją jakości, autentyczności ani dostępu do jakichkolwiek uprawnień online dołączonych do produktu.

Kompleksowe wprowadzenie do matematycznych zasad i algorytmów statystycznego przetwarzania sygnałów i nowoczesnych sieci neuronowych.

Tekst ten jest rozszerzoną wersją kursu dyplomowego na temat zaawansowanego przetwarzania sygnałów w programie szkolnym Johns Hopkins University Whiting dla profesjonalistów ze studentami elektrotechniki, fizyki, informatyki i nauki o danych oraz matematyki. Obejmuje ona teorię leżącą u podstaw zastosowań w statystycznym przetwarzaniu sygnałów, w tym estymację widmową, predykcję liniową, filtry adaptacyjne i optymalne przetwarzanie jednolitych macierzy przestrzennych. Unikalna wśród książek na ten temat, zawiera również kompleksowe wprowadzenie do nowoczesnych sieci neuronowych z przykładami szeregów czasowych i klasyfikacji obrazów.

Obejmuje ona

⬤ Struktury matematyczne przestrzeni sygnałowych i faktoryzacji macierzy.

⬤ Liniowe systemy i transformaty niezmienne w czasie.

⬤ Filtry najmniejszych kwadratów.

⬤ Zmienne losowe, teorię estymacji i procesy losowe.

⬤ Estymacja spektralna i modele sygnałów autoregresyjnych.

⬤ Predykcja liniowa i filtry adaptacyjne.

⬤ Optymalne przetwarzanie macierzy liniowych.

⬤ Sieci neuronowe.