Signal- und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung
von Kristian Kroschel.
3. neubearbeitete und erweiterte Auflage
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg : Imprint : Springer
1996
1 Aufgaben der statistischen Nachrichtentheorie --;2 Grundbegriffe der statistischen Systemtheorie --;3 Signaldarstellung durch Vektoren --;4 Signal- und Mustererkennung (Detektion) --;5 Systeme für die Signal- und Mustererkennung --;6 Datenübertragung als Detektionsaufgabe --;7 Parameterschätzung (Estimation) --;8 Lineare Parameterschätzsysteme --;9 Anwendung der Parameterschätzung --;10 Wiener-Filter --;11 Anwendungsbeispiele für Wiener-Filter --;12 Kalman-Filter --;13 Anwendungsbeispiele für Kalman-Filter.
Die Neuauflage gibt einen Überblick über Signalerkennung im Rauschen und Musterekennung sowie 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 Fuzzy-Logik 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. Das Buch wendet sich an Ingenieure, Informatiker, Physiker und Mathematiker.