Titolo: Advanced Signal Processing Algorithms on Multi-Dimensional Data With CUDA: Never Before Seen Algorithms (GPU Mastery Series: Unlocking CUDA's Power using pyCUDA)
Editore: Independently published
Data di pubblicazione: 2024
Lingua: Inglese
ISBN 13: 9798300997649
Rilegatura: Brossura
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

Unlock the future of signal processing with this comprehensive volume that delves deep into advanced algorithms for multi-dimensional data analysis. This book serves as an indispensable resource for researchers, engineers, and advanced practitioners seeking to harness cutting-edge computational techniques in signal processing.

Spanning 99 meticulously crafted chapters, it explores an extensive array of sophisticated algorithms and theoretical frameworks that push the boundaries of current knowledge. Each chapter presents a deep dive into a specific algorithm, offering innovative ideas, original theories, and insights into the latest research breakthroughs.

Highlights Include:

Optimized Multi-dimensional Discrete Fourier Transform: Discover advanced optimization techniques for implementing the multi-dimensional DFT on large-scale datasets. Learn about novel approaches that reduce computational complexity by exploiting symmetries and utilizing sparse representations.

Accelerated Multi-dimensional Fast Fourier Transform Algorithms: Explore cutting-edge methods that build upon the foundational Cooley-Tukey algorithm. Understand how to partition data domains into optimized sub-regions, enabling parallel processing without sacrificing accuracy.

Sparse Representation and Compressed Sensing in Multi-dimensional Signals: Delve into groundbreaking algorithms that leverage tensor decomposition methods for ultra-sparse representations. Applications discussed include medical imaging reconstruction and remote sensing data analysis.

Graph Signal Processing on Multi-dimensional Data Structures: Examine novel algorithms at the intersection of graph theory and signal processing. Learn how to generalize traditional concepts to graph domains, facilitating analysis of complex structures like social networks and biological systems.

Deep Learning Architectures for Multi-dimensional Signal Processing: Gain insights into the latest deep learning models, such as multi-dimensional convolutional neural networks and recurrent neural networks adapted for spatial-temporal data.

Topological Data Analysis in Multi-dimensional Signal Processing: Explore the application of algebraic topology concepts, like persistent homology, to extract shape-based features from complex data sets, enhancing capabilities in data mining and material science.

Advanced Kalman Filter Techniques in Multi-dimensional Spaces: Learn about sophisticated algorithms extending the standard Kalman filter to high-dimensional state spaces, with innovations in adaptive covariance estimation and nonlinear state models.

Multi-dimensional Empirical Mode Decomposition Algorithms: Understand how to generalize EMD to higher dimensions, enabling decomposition of complex signals into intrinsic mode functions for applications in image processing and environmental monitoring.

Hybrid Time-Frequency Analysis in Multi-dimensional Signal Processing: Discover how to combine the strengths of various transforms within a unified framework, allowing simultaneous analysis of localized and global features in complex applications like seismic data interpretation.

Nonlinear Multi-dimensional Signal Processing with Kernel Methods: Investigate algorithms that map high-dimensional signals into reproducing kernel Hilbert spaces, enabling nonlinear operations with linear complexity. Applications in pattern recognition and data compression are discussed.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Descrizione libreria

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Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

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Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

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(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

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