Adaptive Filtering (ePub)

Name: Adaptive Filtering
Brand: Taylor & Francis
SKU: 94710456
Price: 159.90 CHF
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Fundamentals of Least Mean Squares with MATLAB® (Sprache: Englisch)

Autor: Alexander D. Poularikas

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Adaptive Filtering, Alexander D. Poularikas

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Produktinformationen zu „Adaptive Filtering (ePub)“

This book covers the fundamentals of adaptive filtering, with a focus on the least mean square (LMS) adaptive filter. It discusses random variables, stochastic processes, vectors, matrices, determinants, discrete random signals, and probability distributions, while delivering a concise introduction to MATLAB®-complete with problems, computer experiments, and over 110 functions and script files. The text not only addresses the basics of the LMS adaptive filter algorithm but also explores the Wiener filter and its applications, details the steepest descent method, and develops the Newton's algorithm.

Autoren-Porträt von Alexander D. Poularikas

Alexander D. Poularikas is chairman of the electrical and computer engineering department at the University of Alabama in Huntsville, USA. He previously held positions at University of Rhode Island, Kingston, USA and the University of Denver, Colorado, USA. He has published, coauthored, and edited 14 books and served as an editor-in-chief of numerous book series. A Fulbright scholar, lifelong senior member of the IEEE, and member of Tau Beta Pi, Sigma Nu, and Sigma Pi, he received the IEEE Outstanding Educators Award, Huntsville Section in 1990 and 1996. Dr. Poularikas holds a Ph.D from the University of Arkansas, Fayetteville, USA.

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Bibliographische Angaben

Autor: Alexander D. Poularikas
2017, 363 Seiten, Englisch
Verlag: Taylor & Francis
ISBN-10: 135183102X
ISBN-13: 9781351831024
Erscheinungsdatum: 19.12.2017

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eBook Informationen

Dateiformat: ePub
Grösse: 10 MB
Mit Kopierschutz
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Sprache:

Englisch

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