Adaptive Signal Processing: Monographs in Computer Science
Autor Thomas S. Alexanderen Limba Engleză Paperback – oct 2011
Din seria Monographs in Computer Science
- 20%
Preț: 501.96 lei - 20%
Preț: 949.76 lei - 20%
Preț: 319.15 lei - 20%
Preț: 336.09 lei -
Preț: 385.10 lei - 20%
Preț: 1235.26 lei - 20%
Preț: 805.66 lei - 20%
Preț: 632.01 lei - 20%
Preț: 962.27 lei - 20%
Preț: 320.97 lei - 20%
Preț: 683.76 lei - 15%
Preț: 489.45 lei - 20%
Preț: 635.90 lei - 18%
Preț: 919.67 lei - 20%
Preț: 624.95 lei -
Preț: 371.27 lei - 20%
Preț: 959.60 lei - 18%
Preț: 713.89 lei - 20%
Preț: 319.15 lei - 20%
Preț: 1418.60 lei - 20%
Preț: 955.14 lei - 20%
Preț: 334.98 lei - 20%
Preț: 1396.31 lei - 20%
Preț: 638.68 lei - 20%
Preț: 965.19 lei - 20%
Preț: 1567.33 lei - 15%
Preț: 621.97 lei - 20%
Preț: 615.94 lei - 20%
Preț: 630.68 lei - 20%
Preț: 343.86 lei - 20%
Preț: 573.07 lei - 20%
Preț: 317.70 lei - 20%
Preț: 634.90 lei - 20%
Preț: 326.55 lei - 20%
Preț: 324.28 lei - 20%
Preț: 320.55 lei - 20%
Preț: 318.35 lei - 20%
Preț: 330.66 lei - 20%
Preț: 617.38 lei - 20%
Preț: 635.73 lei - 20%
Preț: 1243.01 lei - 20%
Preț: 953.25 lei - 20%
Preț: 333.94 lei
Preț: 559.53 lei
Preț vechi: 658.27 lei
-15%
Puncte Express: 839
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 iulie-10 august
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781461293828
ISBN-10: 1461293820
Pagini: 192
Ilustrații: X, 180 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 11 mm
Greutate: 0.3 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1986
Editura: Springer
Colecția Monographs in Computer Science
Seria Monographs in Computer Science
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1461293820
Pagini: 192
Ilustrații: X, 180 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 11 mm
Greutate: 0.3 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1986
Editura: Springer
Colecția Monographs in Computer Science
Seria Monographs in Computer Science
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1 Introduction.- 1.1 Signal Processing in Unknown Environments.- 1.2 Two Examples.- 1.3 Outline of the Text.- References.- 2 The Mean Square Error (MSE) Performance Criteria.- 2.1 Introduction.- 2.2 Mean Square Error (MSE) and MSE Surface.- 2.3 Properties of the MSE Surface.- 2.4 The Normal Equations.- 2.5 Further Geometrical Properties of the Error Surfaces.- Problems.- References.- 3 Linear Prediction and the Lattice Structure.- 3.1 Introduction.- 3.2 Durbin’s Algorithm.- 3.3 Lattice Derivation.- Problems.- References.- 4 The Method of Steepest Descent.- 4.1 Introduction.- 4.2 Iterative Solution of the Normal Equations.- 4.3 Weight Vector Solutions.- 4.4 Convergence Properties of Steepest Descent.- 4.5 Mean Square Error Propagation.- Problems.- References.- 5 The Least Mean Squares (LMS) Algorithm.- 5.1 Introduction.- 5.2 Effects of Unknown Signal Statistics.- 5.3 Derivation of the LMS Algorithm.- 5.4 Convergence of the LMS Algorithm.- 5.5 LMS Mean Square Error Propagation.- Problems.- References.- 6 Applications of the LMS Algorithm.- 6.1 Introduction.- 6.2 Echo Cancellation.- 6.3 Adaptive Waveform Coding.- 6.4 Adaptive Spectrum Analysis.- References.- 7 Gradient Adaptive Lattice Methods.- 7.1 Introduction.- 7.2 Lattice Reflection Coefficient Computation.- 7.3 Adaptive Lattice Derivations.- 7.4 Performance Example.- Problems.- References.- 8 Recursive Least Squares Signal Processing.- 8.1 Introduction.- 8.2 The Recursive Least Squares Filter.- 8.3 Computational Complexity.- Problems.- References.- 9 Vector Spaces for RLS Filters.- 9.1 Introduction.- 9.2 Linear Vector Spaces.- 9.3 The Least Squares Filter and Projection Matrices.- 9.4 Least Squares Update Relations.- 9.5 Projection Matrix Time Update.- Problems.- References.- 10 The Least Squares Lattice Algorithm.-10.1 Introduction.- 10.2 Forward and Backward Prediction Filters.- 10.3 The LS Lattice Structure.- 10.4 Lattice Order and Time Updates.- 10.5 Examples of LS Lattice Performance.- Problems.- References.- 11 Fast Transversal Filters.- 11.1 Introduction.- 11.2 Additional Vector Space Relations.- 11.3 The Transversal Filter Operator Update.- 11.4 The FTF Time Updates.- 11.5 Further Computational Reductions.- Problems.- References.