Bewertung:
Das Buch wird für seinen praktischen Ansatz in der Signalverarbeitung gelobt, der sich auf Problemlösungsstrategien statt auf rein theoretische Inhalte konzentriert. Es bietet wertvolle Einblicke und Faustregeln für die Datenanalyse und ist damit für Studenten und Praktiker gleichermaßen geeignet. Dr. Kays Schreibstil und Klarheit werden häufig als Stärken hervorgehoben.
Vorteile:Praktischer Fokus auf Problemlösung, wertvolle Einsichten und Faustregeln, klarer Schreibstil, nützlich für Studenten und Fachleute, erfahrener Autor mit praktischen Anwendungen.
Nachteile:Einige Leser könnten den Übergang von der Theorie zur praktischen Anwendung als schwierig empfinden, und das Buch deckt vielleicht nicht so viel mathematische Theorie ab wie andere Texte.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III (Paperback)
Der vollständige, moderne Leitfaden zur Entwicklung leistungsfähiger Signalverarbeitungsalgorithmen
In Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume III: Practical Algorithm Development, zeigt der Autor Steven M. Kay, wie man Theorien der statistischen Signalverarbeitungsschätzung und -erkennung in Software-Algorithmen umsetzt, die auf digitalen Computern implementiert werden können. Dieser letzte Band von Kays dreibändigem Handbuch baut auf der umfassenden theoretischen Behandlung in den ersten beiden Bänden auf. Hier hilft Kay den Lesern, ein starkes Gespür und Fachwissen für den Entwurf gut funktionierender Algorithmen zu entwickeln, die reale Probleme lösen.
Kay beginnt mit einem Überblick über die Methoden zur Entwicklung von Signalverarbeitungsalgorithmen, einschließlich mathematischer Modellierung, Computersimulation und Leistungsbewertung. Er verknüpft Konzepte mit der Praxis, indem er nützliche analytische Ergebnisse und Implementierungen für Entwurf, Bewertung und Test vorstellt. Anschließend hebt er spezifische Algorithmen hervor, die sich bewährt haben, bietet realistische Beispiele aus verschiedenen wichtigen Anwendungsbereichen und stellt nützliche Erweiterungen vor. Abschließend führt er den Leser durch die Übersetzung mathematischer Algorithmen in MATLAB (R)-Code und die Verifizierung der Lösungen.
Zu den behandelten Themen gehören.
⬤ Schrittweises Vorgehen bei der Entwicklung von Algorithmen.
⬤ Vergleich und Auswahl von Signal- und Rauschmodellen.
⬤ Leistungsbewertung, Metriken, Kompromisse, Tests und Dokumentation.
⬤ Optimale Ansätze unter Verwendung der „großen Theoreme“.
⬤ Algorithmen für Schätzung, Erkennung und spektrale Schätzung.
⬤ Komplette Fallstudien: Schätzung der Radar-Doppler-Mittenfrequenz, Erkennung magnetischer Signale und Überwachung der Herzfrequenz.
Es werden durchgängig Übungen mit vollständigen Lösungen präsentiert, und ausführbarer MATLAB-Code, der alle Algorithmen implementiert, steht zum Download bereit.
Dieser neue Band ist von unschätzbarem Wert für Ingenieure, Wissenschaftler und fortgeschrittene Studenten in allen Disziplinen, die auf Signalverarbeitung angewiesen sind; Forscher werden besonders den aktuellen Überblick über den Stand der praktischen Technik schätzen. Band III ergänzt Dr. Kays Fundamentals of Statistical Signal Processing, Band I: Estimation Theory (Prentice Hall, 1993; ISBN-13: 978-0-13-345711-7) und Band II: Detection Theory (Prentice Hall, 1998; ISBN-13: 978-0-13-504135-2).
| ISBN: | 9780134878409 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 504 |
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