Signal Processing Models

This chapter conveys the ideas from digital signal processing (DSP) to be clearly kept in mind when working on kernel‐based signal processing algorithms. It presents the basic concepts of signal Hilbert spaces, noise, and optimization. The chapter provides a brief overview of vector space...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Digital Signal Processing with Kernel Methods s. 97 - 164
Hlavní autoři:	Rojo-Álvarez, José Luis, Martínez-Ramón, Manel, Muñoz-Mar&iacute, Jordi, Camps-Valls, Gustau
Médium:	Kapitola
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Chichester, UK Wiley 2018 John Wiley & Sons, Ltd
Vydání:	1
Edice:	Wiley - IEEE
Témata:	autoregressive exogenous signal model autoregressive moving average model digital signal processing Hilbert spaces kernel functions kernel‐based signal processing algorithms vector spaces Correlation Signal processing algorithms Estimation Signal processing Hilbert space Data models Kernel
ISBN:	9781118611791, 1118611799
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!