Statistische Informationstechnik: Signal- und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2011
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Ausgabe: | 5. Aufl. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 DETEKTION UND ESTIMATION 1
1.1 DETEKTION 3
1.1.1 SIGNALERKENNUNG 4
1.1.2 MUSTERERKENNUNG 5
1.2 ESTIMATION 6
1.2.1 PARAMETERSCHAETZUNG 7
1.2.2 SIGNALSCHAETZUNG 8
1.3 ENTWURFSANSAETZE 10
2 GRUNDBEGRIFFE DER STATISTIK 13
2.1 ZUFALLSVARIABLE 13
2.2 ZUFALLSPROZESSE 18
2.3 TRANSFORMATIONEN 21
2.3.1 TRANSFORMATION VON ZUFALLSVARIABLEN 21
2.3.2 TRANSFORMATION VON PROZESSEN 22
3 SIGNALDARSTELLUNG DURCH VEKTOREN 27
3.1 VEKTORDARSTELLUNG DETERMINIERTER SIGNALE 28
3.2 DARSTELLUNG VON PROZESSEN DURCH VEKTOREN 29
3.2.1 DISKRETE KARHUNEN-LOEVE-TRANSFORMATION 30
3.2.2 DISKRETE COSINUS-TRANSFORMATION 33
3.3 DARSTELLUNG VON INSTATIONAEREN PROZESSEN 35
3.3.1 DEFINITION DER WAVELET-TRANSFORMATION 36
3.3.2 DISKRETE WAVELET-TRANSFORMATION 38
3.3.3 BASISFUNKTIONEN FUER DIE WAVELET-TRANSFORMATION 39 3.3.4
WAVELET-TRANSFORMATION MIT HILFE VON FILTERBAENKEN 42 3.3.5 BEISPIEL FUER
EIN ANALYSEFILTER 43
3.3.6 IMPLEMENTATION DER DISKRETEN WAVELET-TRANSFORMATION 46 3.3.7
GABOR-TRANSFORMATION 47
3.3.8 DISKRETE GABOR-TRANSFORMATION 50
3.3.9 BERECHNUNG DER DISKRETEN GABOR-TRANSFORMATION 50
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1007150831
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
X INHALTSVERZEICHNIS
3.4 VEKTORDARSTELLUNG VON M SIGNALEN 51
3.4.1 ANALYSE UND SYNTHESE VON SIGNALEN 51
3.4.2 GRAM-SCHMIDT-VERFAHREN 53
3.5 IRRELEVANTE INFORMATION 55
3.6 VEKTORKANAELE 57
3.7 UNABHAENGIGKEITSANALYSE UND BLINDE QUELLENTRENNUNG 58
4 SIGNAL- UND MUSTERERKENNUNG 63
4.1 BINAERE DETEKTION 63
4.1.1 BAYES-KRITERIUM 64
4.1.2 MAXIMUM-A-POSTERIORI-KRITERIUM (MAP) 67
4.1.3 NEYMAN-PEARSON-KRITERIUM 71
4.1.4 DER LIKELIHOOD-VERHAELTNIS-TEST 73
4.1.5 EMPFAENGERARBEITSCHARAKTERISTIK 74
4.1.6 ENTSCHEIDUNGSRAEUME BEI BINAERER DETEKTION 77
4.1.7 RUECKWEISUNG 84
4.2 MULTIPLE DETEKTION 87
4.2.1 MAP-PRINZIP FUER MULTIPLE DETEKTION 89
4.2.2 ENTSCHEIDUNGSREGEL BEI GAUSSPROZESSEN 90
4.2.3 WAHL DER SIGNALVEKTOREN 92
4.2.4 SIGNALVEKTORKONFIGURATIONEN 93
4.2.5 ABSCHAETZUNG DER FEHLERWAHRSCHEINLICHKEIT 103
4.2.6 VERGLEICH DER SIGNALVEKTORKONFIGURATIONEN 106
4.3 KLASSIFIKATION DURCH CLUSTER 109
4.3.1 VEKTORQUANTISIERER 114
4.3.2 CLUSTER MIT SCHARFEN PARTITIONEN 117
4.3.3 CLUSTER MIT UNSCHARFEN PARTITIONEN 121
4.4 KLASSIFIKATION OHNE KENNTNIS DER DICHTEFUNKTION 125
4.4.1 SCHAETZUNG DER A-POSTERIORI-WAHRSCHEINLICHKEITEN 127 4.4.2
NAECHSTER-NACHBAR-KLASSIFIKATOR 129
4.4.3 KLASSIFIKATION MITTELS MAHALANOBIS-ABSTAND 131 4.4.4
PARZEN-FENSTER-KLASSIFIKATOR 134
4.4.5 MEHRREFERENZEN-KLASSIFIKATION 135
4.4.6 TRANSFORMATIONEN IM MERKMALSRAUM 136
4.5 VERGLEICH DER VERFAHREN 140
5 SYSTEME FUER DIE SIGNAL- UND MUSTERERKENNUNG 143
5.1 SIGNALERKENNUNG MIT KORRELATIONSEMPFAENGERN 144
5.2 POLYNOMKLASSIFIKATOR 152
5.3 KLASSIFIKATOREN ALS NEURONALE NETZE 155
5.3.1 STRUKTUREN KUENSTLICHER NEURONALER NETZE 158
5.3.2 MEHRSCHICHTEN-PERZEPTRON 158
5.3.3 KOEFFIZIENTEN DES ZWEISCHICHTIGEN PERZEPTRONS 162 5.3.4 NETZE MIT
RADIALEN BASISFUNKTIONEN 167
5.3.5 KOEFFIZIENTEN DES RBF-NETZES 169
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS XI
5.4 KLASSIFIKATION MIT FUZZY-LOGIK 171
5.4.1 FUZZIFIZIERUNG DER EINGANGSGROESSEN 174
5.4.2 FUZZY-INFERENZ MIT HILFE EINER REGELBASIS 176
5.4.3 DEFUZZIFIZIERUNG DES INFERENZ-ERGEBNISSES 180 5.5 MAP-PRINZIP ZUR
MUSTERERKENNUNG 182
5.6 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 183
5.7 KLASSIFIKATION MITTELS SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN 187 5.8 DYNAMISCHE
SEQUENZKLASSIFIKATION 192
5.8.1 BAUM-WELCH SCHAETZUNG 194
5.8.2 VITERBI-DEKODIERUNG 195
5.8.3 DYNAMIC-TIME-WARPING 196
5.9 ENTSCHEIDUNGSREGELN 202
5.10 PARTITIONIERUNG UND BALANCIERUNG 205
5.11 ENSEMBLE- UND METAKLASSIFIKATION 208
5.11.1 BAGGING, BOOSTING UND MULTIBOOSTING 210
5.11.2 STACKING UND VOTING 213
5.12 GUETEMASSE FUER KLASSIFIKATIONSSYSTEME 215
5.12.1 GUETEMASSE FUER MEHRKLASSENPROBLEME 216
5.12.2 GUTEMASSE FUER BINAERE ENTSCHEIDUNGEN 219
5.12.3 SIGNIFIKANZTESTS 219
5.13 VERGLEICH DER KLASSIFIKATIONSSYSTEME 223
6 PARAMETERSCHAETZUNG (ESTIMATION) 225
6.1 BEURTEILUNGSKRITERIEN FUER SCHAETZWERTE 227
6.2 PARAMETERSCHAETZUNG MIT A-PRIORI-INFORMATION 229
6.2.1 KOSTENFUNKTION DES QUADRATISCHEN FEHLERS 232
6.2.2 KOSTENFUNKTION DES ABSOLUTEN FEHLERS 233
6.2.3 KOSTENFUNKTION MIT KONSTANTER GEWICHTUNG GROSSER FEHLER .. 234
6.2.4 INVARIANZ DES BAYES-SCHAETZWERTES BEZUEGLICH DER KOSTENFUNKTION 236
6.3 PARAMETERSCHAETZUNG OHNE A-PRIORI-INFORMATION 237
6.4 MINIMALER MITTLERER QUADRATISCHER SCHAETZFEHLER 245
6.4.1 MINIMALE FEHLERVARIANZ BEI FEHLENDER A-PRIORI-DICHTE 245 6.4.2
MINIMALER MITTLERER QUADRATISCHER FEHLER BEI BEKANNTER A-PRIORI-DICHTE
248
6.5 MULTIPLE PARAMETERSCHAETZUNG 250
6.5.1 SCHAETZVERFAHREN 250
6.5.2 SCHAETZFEHLER 252
7 LINEARE PARAMETERSCHAETZSYSTEME 255
7.1 GAUSS-MARKOFF-THEOREM 256
7.2 ADDITIVE UNKORRELIERTE STOERUNGEN 261
7.3 PARAMETERVEKTOR OHNE A-PRIORI-INFORMATION 263
7.4 VERBESSERUNG DER SCHAETZWERTE 264
7.5 SCHAETZSYSTEM ALS LINEARES TRANSVERSALFILTER 268
IMAGE 4
XII INHALTSVERZEICHNIS
7.6 ADAPTIVE PARAMETERSCHAETZUNG 273
8 WIENER-FILTER 279
8.1 ZEITKONTINUIERLICHE WIENER-FILTER 282
8.1.1 AUFGABENSTELLUNG UND ANNAHMEN 282
8.1.2 DIE WIENER-HOPF-INTEGRALGLEICHUNG 284
8.1.3 LOESUNG DER WIENER-HOPF-INTEGRALGLEICHUNG 285 8.2 EIGENSCHAFTEN VON
WIENER-FILTERN 289
8.2.1 SCHAETZUNG EINFACHER SIGNALPROZESSE 289
8.2.2 WIENER-FILTER UND KONVENTIONELL ENTWORFENE FILTER 298 8.3
ZEITDISKRETE WIENER-FILTER 302
8.3.1 MINIMALER MITTLERER QUADRATISCHER SCHAETZFEHLER 305 8.4 ANWENDUNGEN
VON WIENER-FILTERN 306
8.4.1 DPCM-CODIERER ZUR REDUNDANZREDUKTION 306
8.4.2 GERAEUSCHREDUKTION BEI SPRACHUEBERTRAGUNG 313
9 KAIMAN-FILTER 319
9.1 AUFGABENSTELLUNG UND ANNAHMEN 320
9.2 PRAEDIKTION 321
9.2.1 PRAEDIKTION UM EINEN SCHRITT 322
9.2.2 PRAEDIKTION FUER BELIEBIG VIELE SCHRITTE 333
9.3 FILTERUNG 339
9.4 INTERPOLATION 343
9.4.1 INTERPOLATION VON EINEM FESTEN ZEITPUNKT AUS 345
9.4.2 INTERPOLATION FUER EINEN FESTEN ZEITPUNKT 352
9.4.3 INTERPOLATION UEBER EINEN FESTEN ZEITABSTAND 358
LITERATURVERZEICHNIS 361
INDEX 367
|
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