Intelligente Signalverarbeitung 2: Signalerkennung - Hardcover

Hoffmann, Rüdiger; Wolff, Matthias

 
9783662467251: Intelligente Signalverarbeitung 2: Signalerkennung
Hardcover
ISBN 10: 3662467259 ISBN 13: 9783662467251
Publisher: Springer Vieweg, 2015

Synopsis

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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About the Author

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.

From the Back Cover

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.

Die Zielgruppen

Studierende in Diplom-, Bachelor- und Masterstudiengängen der Elektrotechnik, Informationstechnik, Mechatronik, Informationssystemtechnik, Informations- und Medientechnik und Informatik

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Publisher
Springer Vieweg
Publication date
2015
Language
German
ISBN 10 
3662467259
ISBN 13 
9783662467251
Binding
Hardcover
Edition number
2
Number of pages
361