Elaborazione avanzata del segnale: Una guida concisa

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una trattazione completa e matematicamente rigorosa di argomenti avanzati sull'elaborazione dei segnali, rendendolo adatto a studenti laureati e professionisti in matematica applicata, fisica e ingegneria. Copre in modo approfondito i concetti essenziali e include argomenti unici, con esempi e diagrammi eccellenti.

Le spiegazioni chiare e concise, la copertura completa di argomenti avanzati, il forte rigore matematico, le buone illustrazioni e gli esempi, l'inclusione di reti neurali moderne e di tecniche contemporanee come le GAN, sono interessanti sia per gli studenti avanzati che per i professionisti del settore.

Il libro può richiedere un'elevata preparazione matematica, il che potrebbe limitarne l'accessibilità per i principianti dell'elaborazione dei segnali.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Advanced Signal Processing: A Concise Guide

Contenuto del libro:

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Un'introduzione completa ai principi matematici e agli algoritmi dell'elaborazione statistica dei segnali e delle moderne reti neurali.

Questo testo è una versione ampliata di un corso di laurea sull'elaborazione avanzata dei segnali presso il programma della scuola Whiting della Johns Hopkins University per professionisti con studenti di ingegneria elettrica, fisica, informatica e scienza dei dati e matematica. Copre la teoria alla base delle applicazioni dell'elaborazione statistica dei segnali, tra cui la stima spettrale, la predizione lineare, i filtri adattivi e l'elaborazione ottimale di matrici spaziali uniformi. Unico tra i libri sull'argomento, comprende anche un'introduzione completa alle moderne reti neurali con esempi di serie temporali e classificazione di immagini.

La trattazione comprende:

⬤ Strutture matematiche degli spazi di segnale e fattorizzazioni di matrici.

⬤ Sistemi e trasformazioni lineari tempo-invarianti.

⬤ Filtri ai minimi quadrati.

⬤ Variabili casuali, teoria della stima e processi casuali.

⬤ Stima spettrale e modelli di segnali autoregressivi.

⬤ previsione lineare e filtri adattativi.

⬤ Elaborazione ottimale di matrici lineari.

⬤ Reti neurali.