Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Although the field of sparse representations is relatively new, research activities in academic and industrial research labs are already producing encouraging results. The sparse signal or parameter model motivated several researchers and practitioners to explore high complexity/wide bandwidth applications such as Digital TV, MRI processing, and certain defense applications. The potential signal processing advancements in this area may influence radar technologies. This book presents the basic mathematical concepts along with a number of useful MATLAB� examples to emphasize the practical implementations both inside and outside the radar field. Table of Contents: Radar Systems: A Signal Processing Perspective / Introduction to Sparse Representations / Dimensionality Reduction / Radar Signal Processing Fundamentals / Sparse Representations in Radar.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031003912

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Bibliografische Details

Titel: Sparse Representations for Radar with MATLAB Examples
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3031003918
ISBN-13: 9783031003912
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 191 mm, Tiefe: 6 mm
Gewicht: 183 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Although the field of sparse representations is relatively new, research activities in academic and industrial research labs are already producing encouraging results. The sparse signal or parameter model motivated several researchers and practitioners to explore high complexity/wide bandwidth applications such as Digital TV, MRI processing, and certain defense applications. The potential signal processing advancements in this area may influence radar technologies. This book presents the basic mathematical concepts along with a number of useful MATLAB� examples to emphasize the practical implementations both inside and outside the radar field. Table of Contents: Radar Systems: A Signal Processing Perspective / Introduction to Sparse Representations / Dimensionality Reduction / Radar Signal Processing Fundamentals / Sparse Representations in Radar

�ber die Autorin bzw. den Autor

Peter A. Knee received a B.S. (with honors) in electrical engineering from the University of New Mexico, Albuquerque, New Mexico, in 2006, and an M.S. degree in electrical engineering from Arizona State University in 2010. While at Arizona State University, his research included the analysis of high-dimensional Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for use with Automatic Target Recognition (ATR) systems as well as dictionary learning and data classification using sparse representations. He is currently an employee at Sandia National Laboratories in Albuquerque, New Mexico, focusing on SAR image analysis and software defined radios

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