Spanias andreas (22 Ergebnisse)
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Node Localization in Wireless Sensor Networks (Synthesis Lectures on Communications)
Zhang, Xue; Tepedelenlioglu, Cihan; Banavar, Mahesh; Spanias, Andreas
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Image Understanding using Sparse Representations (Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing)
Thiagarajan, Jayaraman J.; Ramamurthy, Karthikeyan Natesan; Turaga, Pavan; Spanias, Andreas
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Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2010
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Paperback. Zustand: Brand New. 122 pages. 9.25x7.51x0.26 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes several modules of the Code Excited Linear Prediction (CELP) algorithm. The authors use the Federal Standard-1016 CELP MATLAB® software to describe in detail several functions and parameter computations associated with analysis-by…-synthesis linear prediction. The book begins with a description of the basics of linear prediction followed by an overview of the FS-1016 CELP algorithm. Subsequent chapters describe the various modules of the CELP algorithm in detail. In each chapter, an overall functional description of CELP modules is provided along with detailed illustrations of their MATLAB® implementation. Several code examples and plots are provided to highlight some of the key CELP concepts. Link to MATLAB® code found within the book Table of Contents: Introduction to Linear Predictive Coding / Autocorrelation Analysis and Linear Prediction / Line Spectral Frequency Computation / Spectral Distortion / The Codebook Search / The FS-1016 Decoder.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Analysis of the MPEG-1 Layer III (MP3) Algorithm using MATLAB | Andreas Spanias (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Algorithms and Software in Engineering | xiii | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9783031003905 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 6912…1 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces basic machine learning concepts and applications for a broad audience that includes students, faculty, and industry practitioners. We begin by describing how machine learning provides capabilities to computers and embedded system…s to learn from data. A typical machine learning algorithm involves training, and generally the performance of a machine learning model improves with more training data. Deep learning is a sub-area of machine learning that involves extensive use of layers of artificial neural networks typically trained on massive amounts of data. Machine and deep learning methods are often used in contemporary data science tasks to address the growing data sets and detect, cluster, and classify data patterns. Although machine learning commercial interest has grown relatively recently, the roots of machine learning go back to decades ago. We note that nearly all organizations, including industry, government, defense, and health, are using machine learning toaddress a variety of needs and applications. The machine learning paradigms presented can be broadly divided into the following three categories: supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning. Supervised learning algorithms focus on learning a mapping function, and they are trained with supervision on labeled data. Supervised learning is further sub-divided into classification and regression algorithms. Unsupervised learning typically does not have access to ground truth, and often the goal is to learn or uncover the hidden pattern in the data. Through semi-supervised learning, one can effectively utilize a large volume of unlabeled data and a limited amount of labeled data to improve machine learning model performances. Deep learning and neural networks are also covered in this book. Deep neural networks have attracted a lot of interest during the last ten years due to the availability of graphics processing units (GPU) computational power, big data, and new software platforms. They have strong capabilities in terms of learning complex mapping functions for different types of data. We organize the book as follows. The book starts by introducing concepts in supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. Several algorithms and their inner workings are presented within these three categories. We then continue with a brief introduction to artificial neural network algorithms and their properties. In addition, we cover an array of applications and provide extensive bibliography. The book ends with a summary of the key machine learning concepts.
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Hardcover. Zustand: Brand New. illustrated edition. 464 pages. 9.50x6.25x1.25 inches. In Stock.
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Zustand: New. An in-depth treatment of algorithms and standards for perceptual coding of high-fidelity audio, this self-contained reference surveys and addresses all aspects of the field. Num Pages: 464 pages, Illustrations. BIC Classification: TJK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 241 x 162 x 29. Weight in Gr…ams: 824. . 2007. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
