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Addisson Salazar:

On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - Taschenbuch

2014, ISBN: 3642428754

[EAN: 9783642428753], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Springer Berlin Heidelberg], CLASSIFICATIONOFARCHAEOLOGICALCERAMICS; IMAGEPROCESSING; IMPACT-ECHOMEASUREMENTS; INDEPENDENTCOMPONENTANALYSIS(… Mehr…

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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - Taschenbuch

ISBN: 9783642428753

A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order sp… Mehr…

Nr. A1034421014. Versandkosten:Lieferzeiten außerhalb der Schweiz 3 bis 21 Werktage, , Versandfertig innert 6 - 9 Werktagen, zzgl. Versandkosten. (EUR 17.51)
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - Taschenbuch

2014

ISBN: 9783642428753

A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order sp… Mehr…

Nr. 37188922. Versandkosten:Lieferzeiten außerhalb der Schweiz 3 bis 21 Werktage, , Versandfertig innert 6 - 9 Werktagen, zzgl. Versandkosten. (EUR 16.74)
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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - neues Buch

2014, ISBN: 3642428754

2013 Kartoniert / Broschiert Bilderfassungssysteme und -technologie, Mustererkennung, Digitale Signalverarbeitung (DSP), ClassificationofArchaeologicalCeramics; imageprocessing; Impact-… Mehr…

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On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - Taschenbuch

ISBN: 9783642428753

Paperback, [PU: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG], The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, s… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling

A natural evolution of statistical signal processing, in connection with the progressive increase in computational power, has been exploiting higher-order information. Thus, high-order spectral analysis and nonlinear adaptive filtering have received the attention of many researchers. One of the most successful techniques for non-linear processing of data with complex non-Gaussian distributions is the independent component analysis mixture modelling (ICAMM). This thesis defines a novel formalism for pattern recognition and classification based on ICAMM, which unifies a certain number of pattern recognition tasks allowing generalization. The versatile and powerful framework developed in this work can deal with data obtained from quite different areas, such as image processing, impact-echo testing, cultural heritage, hypnograms analysis, web-mining and might therefore be employed to solve many different real-world problems.

Detailangaben zum Buch - On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling


EAN (ISBN-13): 9783642428753
ISBN (ISBN-10): 3642428754
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2014
Herausgeber: Springer Berlin

Buch in der Datenbank seit 2014-10-10T08:32:24+02:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 9783642428753

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-42875-4, 978-3-642-42875-3
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: addiss, salazar
Titel des Buches: statistica, com mix, statistical pattern recognition independent component analysis mixture modelling


Daten vom Verlag:

Autor/in: Addisson Salazar
Titel: Springer Theses; On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Verlag: Springer; Springer Berlin
186 Seiten
Erscheinungsjahr: 2014-08-09
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Gewicht: 3,226 kg
Sprache: Englisch
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
XXII, 186 p.

BC; Signal, Image and Speech Processing; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektronik; Verstehen; Classification of Archaeological Ceramics; Image Processing; Impact-echo Measurements; Independent Component Analysis (ICA); Independent Component Analysis Mixture; Machine Learning; Modelling (ICAMM); Non-parametric Density Estimation; PhD Thesis; Semi-supervised Learning; Statistical Pattern Recognition; complexity; Pattern Recognition; Complexity; Signal, Speech and Image Processing; Automated Pattern Recognition; Applied Dynamical Systems; Digitale Signalverarbeitung (DSP); Mustererkennung; Mathematik für Ingenieure; Kybernetik und Systemtheorie; BB

Introduction.- ICA and ICAMM Methods.- Learning Mixtures of Independent Component Analysers.- Hierarchical Clustering from ICA Mixtures.- Application of ICAMM to Impact-Echo Testing.- Cultural Heritage Applications: Archaeological Ceramics and Building Restoration.- Other Applications: Sequential Dependence Modelling and Data Mining.- Conclusions.

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