Intelligente Signalverarbeitung 2
Signalerkennung
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Beschreibung
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes-Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren. Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt. Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Die Zielgruppen
Studierende in Diplom-, Bachelor- und Masterstudiengängen der Elektrotechnik, Informationstechnik, Mechatronik, Informationssystemtechnik, Informations- und Medientechnik und Informatik
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Grundlagenwerk der Signalverarbeitung Erweitert um das Thema der intelligenten Verarbeitung und Mustererkennung Zahlreiche praktische Beispiele aus dem Bereich der Sprachverarbeitung Includes supplementary material: sn.pub/extras
Autor*in
Rüdiger Hoffmann
Themen in »Intelligente Signalverarbeitung 2«
Bayes-Klassifikatoren Gaussian-Mixture-Modelle Hidden-Markov-Modelle Kognitive Systeme Linear-Klassifikatoren Signalanalyse Signalerkennung Zeitdiskrete Signale Zeitkontinuierliche Signale