Bootstrap Techniques for Signal Processing

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, 2004

052183127X / 9780521831277

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The statistical bootstrap is one of the methods that can be used to calculate estimates of a certain number of unknown parameters of a random process or a signal observed in noise, based on a random sample. Such situations are common in signal processing and the bootstrap is especially useful when only a small sample is available or an analytical analysis is too cumbersome or even impossible. This book covers the foundations of the bootstrap, its properties, its strengths and its limitations. The authors focus on bootstrap signal detection in Gaussian and non-Gaussian interference as well as bootstrap model selection. The theory developed in the book is supported by a number of useful practical examples written in MATLAB. The book is aimed at graduate students and engineers, and includes applications to real-world problems in areas such as radar and sonar, biomedical engineering and automotive engineering.

N° de réf. du vendeur 9780521831277

Titre
Bootstrap Techniques for Signal Processing
Auteur
D. Robert Iskander
Éditeur
Cambridge University Press
Année de publication
2004
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
052183127X
ISBN à 13 chiffres
9780521831277
Poids de l'article
639 grammes
Dimensions
260x183x17 mm

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