Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose un traitement complet et mathématiquement rigoureux des sujets liés au traitement des signaux avancés, ce qui le rend adapté aux étudiants de troisième cycle et aux professionnels des mathématiques appliquées, de la physique et de l'ingénierie. Il couvre les concepts essentiels de manière approfondie et inclut des sujets uniques, avec d'excellents exemples et diagrammes.
Avantages:Des explications claires et concises, une couverture complète des sujets avancés, une grande rigueur mathématique, de bonnes illustrations et de bons exemples, l'inclusion de réseaux neuronaux modernes et de techniques contemporaines telles que les GAN, attirent à la fois les étudiants avancés et les praticiens dans le domaine.
Inconvénients:Le livre peut nécessiter un bagage mathématique élevé, ce qui pourrait limiter son accessibilité pour les débutants en traitement du signal.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Advanced Signal Processing: A Concise Guide
Contenu du livre :
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Une introduction complète aux principes mathématiques et aux algorithmes du traitement statistique du signal et des réseaux neuronaux modernes.
Ce texte est une version élargie d'un cours d'études supérieures sur le traitement avancé des signaux dans le cadre du programme de l'école Whiting de l'université Johns Hopkins pour les professionnels avec des étudiants en génie électrique, physique, informatique et science des données, et mathématiques. Il couvre la théorie qui sous-tend les applications du traitement statistique des signaux, notamment l'estimation spectrale, la prédiction linéaire, les filtres adaptatifs et le traitement optimal des réseaux spatiaux uniformes. Unique parmi les livres sur le sujet, il comprend également une introduction complète aux réseaux neuronaux modernes avec des exemples de séries temporelles et de classification d'images.
La couverture comprend :
⬤ Les structures mathématiques des espaces de signaux et les factorisations de matrices.
⬤ Systèmes linéaires invariants dans le temps et transformées.
⬤ Filtres des moindres carrés.
⬤ Variables aléatoires, théorie de l'estimation et processus aléatoires.
⬤ Estimation spectrale et modèles de signaux autorégressifs.
⬤ Prédiction linéaire et filtres adaptatifs.
⬤ Traitement optimal des réseaux linéaires.
⬤ Réseaux neuronaux.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781260458930 |
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| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
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