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9780470066355 - Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters: Noncircularity, Widely Linear and Neural Models (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Com... (10 Ergebnisse)
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters: Noncircularity, Widely Linear and Neural Models (Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control)
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters: Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters: Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Anybook.com, Lincoln, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlEUR 147,73
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: New. The filtering of real world signals requires an adaptive mode of operation to deal with the statistically nonstationary nature of the data. Feedback and nonlinearity within filtering architectures are needed to cater for long time dependencies and possibly nonlinear signal generating mechanisms. Series: Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications and Control. Num Pages: 344 pages, Illustrations. BIC Classification: TJK; UYS. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 256 x 175 x 24. Weight in Grams: 754. . 2009. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters : Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Buch 23 von 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and ControlAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book examines nonlinear adaptive filtering in the complex domain, providing theoretical information and computational principles for optimizing applications in a range of fields. It begins with a full introduction to the topic, including background theory on standard complex statistics. The authors then go on to discuss the theoretical principles of complex valued nonlinear adaptive filters, and the concept of nonlinearity in general, before presenting learning algorithms for recurrent neural networks (RNN). The authors then use this fundamental information to cover more advanced topics such as nonlinear adaptive prediction and forecasting through simulation, and a statistical framework for detecting the nature of complex random variables. The final chapter sets out potential applications using these techniques in order to illustrate the benefit of this approach.
