Articles liés à On Statistical Pattern Recognition in Independent Component...
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling - Couverture rigide
Synopsis
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.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Résultats de recherche pour On Statistical Pattern Recognition in Independent Component...
Image d'archives
Salazar:On Statistical Pattern Recognit (eng)
impression à la demandeVendeur : Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italie
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : new. Questo è un articolo print on demand. N° de réf. du vendeur 276468d26be060bd0a8c4838489f74a6
Acheter neuf
EUR 86,24
Expédition à EUR 5,50
Expédition depuis Italie vers Etats-Unis
Expédition depuis Italie vers Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image fournie par le vendeur
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur 17845504-n
Acheter neuf
EUR 121,47
Expédition à EUR 2,35
Expédition nationale : Etats-Unis
Expédition nationale : Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image d'archives
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling (Springer Theses, 4)
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur I-9783642307515
Acheter neuf
EUR 121,15
Expédition à EUR 2,67
Expédition nationale : Etats-Unis
Expédition nationale : Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image fournie par le vendeur
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Edité par
Springer Berlin Heidelberg Jul 2012, 2012
ISBN 10 : 3642307515
ISBN 13 : 9783642307515
Neuf
Couverture rigide
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642307515
Acheter neuf
EUR 106,99
Expédition à EUR 23
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Edité par
Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10 : 3642307515
ISBN 13 : 9783642307515
Neuf
Couverture rigide
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nominated as an outstanding PhD theses by the Polytechnic University of ValenciaPresent an excellent state-of-the-art literature review of the main applied theoretical foundations of statistical pattern recognition Gives new insights into. N° de réf. du vendeur 5056354
Acheter neuf
EUR 92,27
Expédition à EUR 48,99
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image d'archives
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur 17845504-n
Acheter neuf
EUR 123,53
Expédition à EUR 17,97
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-Unis
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image fournie par le vendeur
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. N° de réf. du vendeur 9783642307515
Acheter neuf
EUR 124,85
Expédition à EUR 35
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Vendeur : Books Puddle, Woodside, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
Etat : New. pp. 208. N° de réf. du vendeur 2658577782
Acheter neuf
EUR 160,50
Expédition à EUR 3,56
Expédition nationale : Etats-Unis
Expédition nationale : Etats-Unis
Quantité disponible : 4 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Edité par
Springer, Springer Jul 2012, 2012
ISBN 10 : 3642307515
ISBN 13 : 9783642307515
Neuf
Couverture rigide
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642307515
Acheter neuf
EUR 106,99
Expédition à EUR 60
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
On Statistical Pattern Recognition in Independent Component Analysis Mixture Modelling
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Hardcover. Etat : Brand New. 2013 edition. 207 pages. 9.65x0.71x6.46 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3642307515
Acheter neuf
EUR 158,72
Expédition à EUR 11,98
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-Unis
Expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-Unis
Quantité disponible : 2 disponible(s)