Prelucrarea avansată a semnalelor: Un ghid concis

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă un tratament cuprinzător și riguros din punct de vedere matematic al subiectelor avansate de procesare a semnalelor, ceea ce o face potrivită pentru studenții absolvenți și profesioniștii din domeniul matematicii aplicate, fizicii și ingineriei. Ea acoperă temeinic conceptele esențiale și include subiecte unice, cu exemple și diagrame excelente.

Explicații clare și concise, acoperirea cuprinzătoare a subiectelor avansate, rigoare matematică puternică, ilustrații și exemple bune, includerea rețelelor neuronale moderne și a tehnicilor contemporane, cum ar fi GAN-urile, atrăgând atât studenții avansați, cât și profesioniștii din domeniu.

Cartea poate necesita un bagaj matematic ridicat, ceea ce ar putea limita accesibilitatea sa pentru începători în prelucrarea semnalelor.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Advanced Signal Processing: A Concise Guide

Conținutul cărții:

Nota editorului: Produsele achiziționate de la vânzători terți nu sunt garantate de editor pentru calitate, autenticitate sau acces la orice drepturi online incluse cu produsul.

O introducere cuprinzătoare la principiile matematice și algoritmii în procesarea statistică a semnalelor și rețelele neuronale moderne.

Acest text este o versiune extinsă a unui curs de absolvire privind procesarea avansată a semnalelor în cadrul programului școlar Whiting al Universității Johns Hopkins pentru profesioniști cu studenți din domeniul ingineriei electrice, fizicii, informaticii și științei datelor și matematicii. Acesta acoperă teoria care stă la baza aplicațiilor în prelucrarea statistică a semnalelor, inclusiv estimarea spectrală, predicția liniară, filtrele adaptive și prelucrarea optimă a rețelelor spațiale uniforme. Unic printre cărțile pe această temă, acesta include, de asemenea, o introducere cuprinzătoare la rețelele neuronale moderne cu exemple în seriile de timp și clasificarea imaginilor.

Acoperirea include:

⬤ Structuri matematice ale spațiilor de semnal și factorizări matriciale.

⬤ Sisteme și transformări liniare invariante în timp.

⬤ Filtrele celor mai mici pătrate.

⬤ Variabile aleatoare, teoria estimării și procese aleatoare.

⬤ estimare spectrală și modele autoregresive de semnal.

⬤ Predicție liniară și filtre adaptive.

⬤ Procesarea optimă a rețelelor liniare.

⬤ Rețele neuronale.