Complex valued nonlinear adaptive von mandic danilo (9 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
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Sprache: Englisch
Verlag: Wiley, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Mandic Danilo P Mandic Danilo P. Goh Vanessa Su Lee Mandic Danilo
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Zustand: New. pp. xviii + 324 Illus.
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons Inc, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 344 pages. 9.75x6.75x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley and Sons Ltd, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Zustand: 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 an…d 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.
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons Inc, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 344 pages. 9.75x6.75x0.75 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley Jun 2009, 2009
Serie: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control, Buch 23 von 33. Buch 23 von 33 - Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
- Hardcover
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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 aut…hors 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.
