Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters : Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
Lingua: inglese
Editore: Wiley Jun 2009, 2009
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Neuware - This book examines nonlinear adaptive filtering in the complex domain, providing theoretical information and computational principles for optimizing applications in a range of fields. It begins with a full introduction to the topic, including background theory on standard complex statistics. The authors then go on to discuss the theoretical principles of complex valued nonlinear adaptive filters, and the concept of nonlinearity in general, before presenting learning algorithms for recurrent neural networks (RNN). The authors then use this fundamental information to cover more advanced topics such as nonlinear adaptive prediction and forecasting through simulation, and a statistical framework for detecting the nature of complex random variables. The final chapter sets out potential applications using these techniques in order to illustrate the benefit of this approach.
Codice articolo 9780470066355
- Titolo
- Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters : Noncircularity, Widely Linear and Neural Models
- Autore
- Danilo P Mandic
- Editore
- Wiley Jun 2009
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0470066350
- ISBN 13
- 9780470066355
- Peso dell'articolo
- 748 grammi
- Dimensioni
- 249x173x25 mm
- 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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