دانلود کتاب پردازش سیگنال دیجیتال با روش های هسته بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : Digital Signal Processing with Kernel Methods
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : پردازش سیگنال دیجیتال با روش های هسته
سری :
نویسندگان : José Luis Rojo-Álvarez, Manel Martínez-Ramón, Jordi Muñoz-Marí, Gustau Camps-Valls
ناشر : Wiley-IEEE Press
سال نشر : 2018
تعداد صفحات : 655
ISBN (شابک) : 1118611799 , 9781118611791
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 17 مگابایت
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
بررسی واقع بینانه و جامع رویکردهای مشترک به یادگیری ماشین و الگوریتم های پردازش سیگنال، با کاربرد در ارتباطات، چند رسانه ای، و سیستم های مهندسی زیست پزشکی
پردازش سیگنال دیجیتال با روشهای هسته نقاط عطف در ترکیب مدلهای پردازش سیگنال دیجیتال کلاسیک و ابزارهای یادگیری آماری ماشینهای هسته پیشرفته را بررسی میکند. این مفاهیم اساسی از هر دو زمینه یادگیری ماشین و پردازش سیگنال را توضیح می دهد تا خوانندگان بتوانند به سرعت سرعت خود را افزایش دهند تا شروع به توسعه مفاهیم و نرم افزار کاربردی در تحقیقات خود کنند.
سیگنال دیجیتال. پردازش با روشهای هسته یک نمای کلی از روشهای هسته در پردازش سیگنال، بدون محدودیت در هیچ زمینه کاربردی، ارائه میکند. همچنین برنامههای کاربردی نمونه و آزمایشهای معیار دقیق با مجموعه دادههای واقعی و مصنوعی را در سراسر ارائه میدهد. خوانندگان می توانند نمونه های کار شده بیشتر با کد منبع Matlab را در یک وب سایت توسعه یافته توسط نویسندگان بیابند.
کتابی عالی برای محققان پردازش سیگنال و متخصصان، پردازش سیگنال دیجیتال با روش های هسته همچنین برای کسانی که در یادگیری ماشین و تشخیص الگو فعالیت دارند جذاب خواهد بود.
A realistic and comprehensive review of joint approaches to machine learning and signal processing algorithms, with application to communications, multimedia, and biomedical engineering systems
Digital Signal Processing with Kernel Methods reviews the milestones in the mixing of classical digital signal processing models and advanced kernel machines statistical learning tools. It explains the fundamental concepts from both fields of machine learning and signal processing so that readers can quickly get up to speed in order to begin developing the concepts and application software in their own research.
Digital Signal Processing with Kernel Methods provides a comprehensive overview of kernel methods in signal processing, without restriction to any application field. It also offers example applications and detailed benchmarking experiments with real and synthetic datasets throughout. Readers can find further worked examples with Matlab source code on a website developed by the authors.
An excellent book for signal processing researchers and practitioners, Digital Signal Processing with Kernel Methods will also appeal to those involved in machine learning and pattern recognition.