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Adaptive Filtering
Fundamentals of Least Mean Squares with MATLAB(R)
Alexander D Poularikas
Livre broché | Anglais
198,45 €
+ 396 points
Format
Description
This book covers the fundamentals of adaptive filtering, with a focus on the least mean square (LMS) adaptive filter. It discusses random variables, stochastic processes, vectors, matrices, determinants, discrete random signals, and probability distributions, while delivering a concise introduction to MATLAB(R)-complete with problems, computer experiments, and over 110 functions and script files. The text not only addresses the basics of the LMS adaptive filter algorithm but also explores the Wiener filter and its applications, details the steepest descent method, and develops the Newton's algorithm.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 364
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781482253351
- Date de parution :
- 30-09-14
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 155 mm x 226 mm
- Poids :
- 521 g
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