Rüdiger Hoffmann & Matthias Wolff 
Intelligente Signalverarbeitung 2 [PDF ebook] 
Signalerkennung

Supporto

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.

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Tabella dei contenuti

Grundlagen der Klassifikation.- Vektorklassifikation.- Folgenklassifikatoren.- Klassenfolgenklassifikation.- Intelligente Signalverarbeitungssysteme.- Index.

Circa l’autore

Prof. Dr.-Ing. habil. Rüdiger Hoffmann war bis 2014 Inhaber der Professur für Systemtheorie und Sprachtechnologie der Technischen Universität Dresden. Er ist jetzt Seniorprofessor der TU Dresden und Gastprofessor der Tongji University, Shanghai. Seine Arbeitsgebiete sind die Anwendung der Signal- und Systemtheorie in der Sprachtechnologie und die Geschichte der Sprachkommunikation.
Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Wolff ist seit 2011 Inhaber der Professur für Kommunikationstechnik an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg. Er arbeitet auf den Gebieten der Sprachtechnologie, der akustischen Mustererkennung und der kognitiven Systeme.

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Lingua Tedesco ● Formato PDF ● Pagine 345 ● ISBN 9783662467268 ● Dimensione 9.8 MB ● Casa editrice Springer Berlin ● Città Heidelberg ● Paese DE ● Pubblicato 2015 ● Edizione 2 ● Scaricabile 24 mesi ● Moneta EUR ● ID 4110669 ● Protezione dalla copia DRM sociale

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