Compressed sensing sparse filtering (26 résultats)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2013
Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Compressed Sensing & Sparse Filtering
Carmi, Avishy Y. (EDT); Mihaylova, Lyudmila S. (EDT); Godsill, Simon J. (EDT)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2016
Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Compressed Sensing & Sparse Filtering
Carmi, Avishy Y. (EDT); Mihaylova, Lyudmila S. (EDT); Godsill, Simon J. (EDT)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2013
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Edité par Springer, 2016
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Taschenbuch. Etat : Neu. Compressed Sensing & Sparse Filtering | Avishy Y. Carmi (u. a.) | Taschenbuch | Signals and Communication Technology | xii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783662508947 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]…com | Anbieter: preigu.
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Etat : New. pp. 516.
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compressed sensi…ng builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary. Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations thanconventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems. This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.
Langue : anglais
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compressed sensing buil…ds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary. Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations thanconventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems. This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.
Langue : anglais
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Compressed Sensing and Sparse Filtering
Carmi, Avishy Y. (Editor)/ Mihaylova, Lyudmila (Editor)/ Godsill, Simon J. (Editor)
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Hardcover. Etat : Brand New. 2014 edition. 502 pages. 9.25x6.25x1.25 inches. In Stock.
Compressed Sensing & Sparse Filtering
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Compressed Sensing & Sparse Filtering
Carmi, Avishy Y. (Editor)/ Mihaylova, Lyudmila S. (Editor)/ Godsill, Simon J. (Editor)
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Edité par Springer Verlag, 2016
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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 516 pages. 9.25x6.10x1.17 inches. In Stock.
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Edité par Springer Berlin Heidelberg Aug 2016, 2016
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing.…Compressed sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary. Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations than conventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems. This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing. 516 pp. Englisch.
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Edité par Springer Berlin Heidelberg Sep 2013, 2013
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compres…sed sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary. Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations than conventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems. This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing. 516 pp. Englisch.
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Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2016
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents fundamental concepts, methods and algorithms able to cope with undersampled data Introduces compressive sampling, called also compressed sensing. Written by well-known experts in the fieldThis book is aimed at pr…esenting conc.
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Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2013
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EUR 136,16
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents fundamental concepts, methods and algorithms able to cope with undersampled data Introduces compressive sampling, called also compressed sensing. Written by well-known experts in the fieldThis book is aimed at pr…esenting conc.
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Sep 2013, 2013
Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Compressed…sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary.Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations thanconventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems.This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 516 pp. Englisch.
Langue : anglais
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Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is aimed at presenting concepts, methods and algorithms ableto cope with undersampled and limited data. One such trend that recently gained popularity and to some extent revolutionised signal processing is compressed sensing. Comp…ressed sensing builds upon the observation that many signals in nature are nearly sparse (or compressible, as they are normally referred to) in some domain, and consequently they can be reconstructed to within high accuracy from far fewer observations than traditionally held to be necessary.Apart from compressed sensing this book contains other related approaches. Each methodology has its own formalities for dealing with such problems. As an example, in the Bayesian approach, sparseness promoting priors such as Laplace and Cauchy are normally used for penalising improbable model variables, thus promoting low complexity solutions. Compressed sensing techniques and homotopy-type solutions, such as the LASSO, utilise l1-norm penalties for obtaining sparse solutions using fewer observations thanconventionally needed. The book emphasizes on the role of sparsity as a machinery for promoting low complexity representations and likewise its connections to variable selection and dimensionality reduction in various engineering problems.This book is intended for researchers, academics and practitioners with interest in various aspects and applications of sparse signal processing.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 516 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2013
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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Etat : New. Print on Demand pp. 516 52:B&W 6.14 x 9.21in or 234 x 156mm (Royal 8vo) Case Laminate on White w/Gloss Lam.
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Edité par Springer, 2013
Série : Signals and Communication Technology, Livre 69 sur 180. Livre 69 sur 180 - Signals and Communication Technology
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 516.
Langue : anglais
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EUR 315,65
EUR 7,59 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. Print on Demand pp. 502.
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Edité par Springer, 2016
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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EUR 315,60
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Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 502.
