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Numero oggetto eBay:146875909714
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ISBN
9781563964770
Categoria

Informazioni su questo prodotto

Product Identifiers

Publisher
American Institute of Physics
ISBN-10
1563964775
ISBN-13
9781563964770
eBay Product ID (ePID)
1039779

Product Key Features

Number of Pages
Xvi, 418 Pages
Language
English
Publication Name
Pattern Recognition and Prediction : Application to Signal Characterization
Subject
Software Development & Engineering / General, Computer Vision & Pattern Recognition
Publication Year
1998
Type
Textbook
Author
David H. Kil, Frances B. Shin
Subject Area
Computers
Series
Modern Acoustics and Signal Processing Ser.
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
0.4 in
Item Weight
61.7 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
96-001591
Dewey Edition
20
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
621.382/2
Table Of Content
Contents: 1. Introduction. 2. Data Projection. 3. Feature Extraction and Optimization. 4. Classifier Architecture. 5. Hidden Markov Models. 6. Hierarchical and Hybrid Classification. 7. Pattern Recognition Summary. 8. Bioreject. 9. Reduced Dimension Image Compression. 10. Full Spectrum Signal Processing. 11. LFA Echo Characterization. 12. Nonlinear System Modeling with HMM. 13. Prediction and Trend Analysis. 14. Knowledge Creation in Business.
Synopsis
Market: Engineers and researchers in neural networks, image processing, audio/speech, and medical imaging. This book begins by focusing on the theoretical aspect of pattern recognition and introduces an integrated pattern recognition paradigm, which combines preprocessing, low dimensional signal characterization, feature optimization, and mapping classifier architecture to good features in a seamless fashion. Later, the authors reinforce the concepts of pattern recognition and prediction with challenging real- world examples, encompassing financial market prediction, image coding, active and passive sonar processing, chaos modeling, and intelligent product design.
LC Classification Number
QA76.758

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