Authors:
- 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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About this book
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.
Authors and Affiliations
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, Fakultät für Elektrotechnik, Karslruher Institut für Technologie, Karlsruhe, Germany
Kristian Kroschel
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LS für Mensch-Maschine-Kommunikation, TU München, München, Germany
Gerhard Rigoll, Björn Schuller
About the authors
Bibliographic Information
Book Title: Statistische Informationstechnik
Book Subtitle: Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung
Authors: Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-15954-1
Publisher: Springer Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011
Hardcover ISBN: 978-3-642-15953-4Published: 02 February 2011
eBook ISBN: 978-3-642-15954-1Published: 27 January 2011
Edition Number: 5
Number of Pages: XII, 372
Number of Illustrations: 155 b/w illustrations
Topics: Signal, Image and Speech Processing, Communications Engineering, Networks, Probability and Statistics in Computer Science, Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences