Statistische Informationstechnik [electronic resource] : Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung /
Kristian, Kroschel.author.
Rigoll, Gerhard.author.(orcid)0000-0003-1096-1596https://orcid.org/0000-0003-1096-1596aut
Schuller, Björn W.author.
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.
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Includes bibliographical references and index.
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.
Signal processing.
Image processing.
Speech processing systems.
Electrical engineering.
Mathematical statistics.
Statistics .
Signal, Image and Speech Processing.
Communications Engineering, Networks.
Probability and Statistics in Computer Science.
Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences.