Zur Robustheit von Ähnlichkeitsbestimmungen unter verlustbehafteter Datenkompression:
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1999
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
MOTIVATION
.
2
1.2
ZIELSETZUNG
.
4
1.3
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
6
2
GRUNDLAGEN
9
2.1
NEURONALE
VERFAHREN:
CHARAKTERISTIKA
UND
EFFIZIENZ
.
9
2.1.1
VERTEILTE
SYSTEME
.
9
2.1.2
ARCHITEKTUREN
.
13
2.1.3
BACKPROPAGATION
ALS
TRAININGSALGORITHMUS
.
14
2.1.4
CHARAKTERISTIKA
NEURONALER
VERFAHREN
.
19
2.2
DATENREDUKTION
MITTELS
WAVELET-TRANSFORMATION
. 26
2.2.1
ZERLEGUNG
VON
FUNKTIONEN
.
26
2.2.2
DAS
PRINZIP
DER
MEHRFACHAUFLOESUNG
.
31
2.2.3
DIE
DISKRETE
WAVELET-TRANSFORMATION
.
35
2.2.4
DATENREDUKTION
UND
TRANSFORMATIONSKODIERUNG
.
.
37
2.3
FUNKSIGNALANALYSE
UND
DAS
PROBLEM
DER
DATENUEBERTRAGUNG
41
2.3.1
NACHRICHTENGEWINNUNG
.
41
2.3.2
EIN
LOESUNGSANSATZ
ZUR
BREITBANDIGEN
ERFASSUNG
.
.
43
3
SIGNALKORRELATION
ALS
GUETEMASS
46
3.1
DATENGEWINNUNG
.
46
3.1.1
MODELLBILDUNG
DER
TESTDATEN
.
46
3.1.2
TESTLAEUFE
.
52
3.2
AUSWIRKUNG
DES
UEBERTRAGUNGSKANALS
.
54
3.2.1
LINEARE
VERZERRUNGEN
BEI
MEHRWEGEAUSBREITUNGEN
54
3.2.2
HYPOTHETISCHE
UEBERTRAGUNGSFUNKTION
.
61
3.3
STATISTISCHE
KORRELATIONSVERFAHREN
.
65
3.3.1
KANALIDENTIFIKATION
OHNE
VORWISSEN
.
67
3.3.2
UNTERSUCHUNG
VON
SPEKTREN
MIT
KENNZAHLEN
ZWEITER
UND
VIERTER
ORDNUNG
.
70
INHALTSVERZEICHNIS
V
3.4
BACKPROPAGATION-NETZE
ALS
NICHTLINEARE
KORRELATOREN
.
74
3.4.1
ABGRENZUNG
.
74
3.4.2
VORUEBERLEGUNGEN
UND
PARAMETERWAHL
.
76
3.4.3
ERGEBNISSE
.
77
3.5
DISKUSSION
.
80
4
VERZERRUNGEN
DURCH
DATENREDUKTION
83
4.1
NAEHERUNGSWEISE
OPTIMIERUNG
DER
BASIS
.
84
4.1.1
WAVELETS
UND
FOURIER-TRANSFORMATION
.
84
4.1.2
DIE
KARHUNEN-LOEVE-TRANSFORMATION
.
85
4.2
IRRELEVANZREDUKTION
VERSUS
MERKMALSERHALTUNG
.
87
4.2.1
LOKALISIERBARKEIT
VON
MERKMALEN
DER
SPEKTRALEN
ORTSFUNKTION
.
87
4.2.2
ALTERNATIVE
EINSATZFELDER
DER
RAUSCHREDUKTION
MITTELS
WAVELETS
.
89
4.3
QUELLENIDENTITAET
ALS
GUETEKRITERIUM
.
91
4.3.1
DER
RAUSCHPROZESS
ALS
REFERENZ
.
91
4.3.2
DER
REFERENZSENDER
IM
VERGLEICH
.
93
4.4
NEURONALE
SELEKTION
DES
WAVELET
.
95
4.5
EINFLUSS
DER
REDUKTIONSRATE
AUF
DIE
VERIFIKATIONSGUETE
.
99
4.5.1
ERGEBNISSE
DES
TESTS
AUF
UNABHAENGIGKEIT
.
99
4.5.2
ERGEBNISSE
DER
BESTIMMUNG
DER
KURTOSIS
.
101
4.5.3
ERGEBNISSE
UNTER
EINSATZ
NEURONALER
VERFAHREN
.
.
103
4.6
DISKUSSION
.
105
5
ASPEKTE
ZUR
PRAKTISCHEN
ANWENDUNG
107
5.1
ANFORDERUNGEN
AN
EINEN
PROTOTYPEN
.
107
5.2
GEDANKEN
ZUM
ENTWURF
EINER
SOFTWARELOESUNG
.
109
5.3
ERGEBNISSE
ANHAND
REALER
FUNKSZENARIEN
.
112
5.3.1
AUSWERTUNG
DER
ALGORITHMEN
BEI
NICHTKOMPRIMIER
TEN
SPEKTREN
.
115
5.3.2
AUSWERTUNG
DER
ALGORITHMEN
BEI
KOMPRIMIERTEN
SPEKTREN
.
117
5.4
DISKUSSION
.
120
6
BEWERTUNG
UND
AUSBLICK
121
VI
INHALTSVERZEICHNIS
LITERATURVERZEICHNIS
123
ANHANG
130
A
FORMELZEICHEN
UND
ABKUERZUNGEN
131
A.L
FORMELZEICHEN
.
131
A.2
ABKUERZUNGEN
.
132
B
MATHEMATISCHE
SAETZE
134
B.L
KOLMOGOROVS
THEOREM
.
134
C
EMPFANGSSPEKTREN
IM
UEBERBLICK
135
INDEX
156 |
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