Statistische Informationstechnik

Signal - und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung

  • Kristian Kroschel
  • Gerhard Rigoll
  • Björn Schuller

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages 1-10
  2. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 1-11
  3. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 13-25
  4. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 27-62
  5. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 63-141
  6. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 143-224
  7. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 225-253
  8. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 255-278
  9. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 279-317
  10. Kristian Kroschel, Gerhard Rigoll, Björn Schuller
    Pages 319-360
  11. Back Matter
    Pages 366-376

About this book

Introduction

Die 5. Auflage des Klassikers zur Statistischen Informationstechnik erfährt eine substantielle Erweiterung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie bietet somit einen ausgezeichneten Überblick über die beiden wichtigen Themen Mustererkennung/Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen.

Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen und die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation oder Clusterbildung mit unscharfen Partitionen werden berücksichtigt. Neben klassischen Verfahren der Detektion werden neuere, z.B. auf neuronale Netze und kernelbasierten Methoden aufbauende Klassifikatoren diskutiert.

Die Parameterschätzung behandelt neben Bayes- und Maximum-Likelihood-Ansätzen auch adaptive Verfahren. Wiener- und Kalman-Filter sind Beispiele zur Signalschätzung. Die Grundlagen werden durch Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert.

Geeignet für Studierende und für Ingenieure in der Praxis.

Keywords

Data Mining Informationstechnik Maschinelles Lernen Mustererkennung Parameterschätzung Signaldarstellung Signalerkennung Signalschätzung Signalverarbeitung Statistik

Authors and affiliations

  • Kristian Kroschel
    • 1
  • Gerhard Rigoll
    • 2
  • Björn Schuller
    • 3
  1. 1., Fakultät für ElektrotechnikKarslruher Institut für TechnologieKarlsruheGermany
  2. 2.LS für Mensch-Maschine-KommunikationTU MünchenMünchenGermany
  3. 3.LS für Mensch-Maschine-KommunikationTU MünchenMünchenGermany

Bibliographic information