Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Ltd, 2009
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- Nuovo

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The filtering of real world signals requires an adaptive mode of operation to deal with the statistically nonstationary nature of the data. Feedback and nonlinearity within filtering architectures are needed to cater for long time dependencies and possibly nonlinear signal generating mechanisms. Series: Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications and Control. Num Pages: 344 pages, Illustrations. BIC Classification: TJK; UYS. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 256 x 175 x 24. Weight in Grams: 754. . 2009. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
Codice articolo V9780470066355
- Titolo
- Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters
- Autore
- Danilo P. Mandic
- Editore
- John Wiley and Sons Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470066350
- ISBN 13
- 9780470066355
- Serie
- Libro 23 di 33: Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control
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Informazioni sull’autore
Danilo Mandic, Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, London
Dr Mandic is currently a Reader in Signal Processing at Imperial College, London. He is an experienced author, having written the book Recurrent Neural Networks for Prediction: Learning Algorithms, Architectures and Stability (Wiley, 2001), and more than 150 published journal and conference papers on signal and image processing. His research interests include nonlinear adaptive signal processing, multimodal signal processing and nonlinear dynamics, and he is an Associate Editor for the journals IEEE Transactions on Circuits and Systems and the International Journal of Mathematical Modelling and Algorithms. Dr Mandic is also on the IEEE Technical Committee on Machine Learning for Signal Processing, and he has produced award winning papers and products resulting from his collaboration with industry.
Su-Lee Goh, Royal Dutch Shell plc, Holland
Dr Goh is currently working as a Reservoir Imaging Geophysicist at Shell in Holland. Her research interests include nonlinear signal processing, adaptive filters, complex-valued analysis, and imaging and forecasting. She received her PhD in nonlinear adaptive signal processing from Imperial College, London and is a member of the IEEE and the Society of Exploration Geophysicists.
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Conor Kenny
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