129 6.2 Representation of hints. 131 6.3 Monotonicity hints .. . 134 6.4 Theory ......... . 139 6.4.1 Capacity results 140 6.4.2 Decision boundaries 144 6.5 Conclusion 145 6.6 References....... ... 146 7 Analysis and Synthesis Tools for Robust SPRness 147 C. Mosquera, J.R. Hernandez, F. Perez-Gonzalez 7.1 Introduction.............. 147 7.2 SPR Analysis of Uncertain Systems. 153 7.2.1 The Poly topic Case . 155 7.2.2 The ZP-Ball Case ...... . 157 7.2.3 The Roots Space Case ... . 159 7.3 Synthesis of LTI Filters for Robust SPR Problems 161 7.3.1 Algebraic Design for Two Plants ..... . 161 7.3.2 Algebraic Design for Three or More Plants 164 7.3.3 Approximate Design Methods. 165 7.4 Experimental results 167 7.5 Conclusions 168 7.6 References ..... . 169 8 Boundary Methods for Distribution Analysis 173 J.L. Sancho et aZ. 8.1 Introduction ............. . 173 8.1.1 Building a Classifier System . 175 8.2 Motivation ............. . 176 8.3 Boundary Methods as Feature-Set Evaluation 177 8.3.1 Results ................ . 179 8.3.2 Feature Set Evaluation using Boundary Methods: S- mary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 182 . . .

Contenuti

1 Adaptive Antenna Arrays in Mobile Communications.- 1.1 Introduction.- 1.2 Adaptive Arrays in Base Station Antennas.- 1.3 Adaptive Array Details.- 1.4 LMS Adaptive Array Examples.- 1.5 Desired Signal Availability.- 1.6 Discussion and Observations.- 1.7 References.- 2 Demodulation in the Presence of Multiuser Interference: Progress and Misconceptions.- 2.1 Introduction.- 2.2 Single-user Matched Filter.- 2.3 Optimum Multiuser Detection.- 2.4 Linear Multiuser Detection.- 2.5 Decision-based Multiuser Detection.- 2.6 Noncoherent Multiuser Detection.- 2.7 Multiuser Detection combined with Array Processing.- 2.8 Multiuser Detection with Error Control Coded Data.- 2.9 References.- 3 Intelligent Signal Detection.- 3.1 Introduction.- 3.2 Three Basic Elements Of The Intelligent Detection System.- 3.3 Neural Network-Based Two-Channel Receiver.- 3.4 Rationale For The Modular Detection Strategy.- 3.5 Case Study.- 3.6 Summary And Discussion.- 3.7 References.- 4 Biometric Identification for Access Control.- 4.1 Introduction.- 4.2 Feature Extraction for Biometric Identification.- 4.2.1 Geometric Features.- 4.2.2 Template Features.- 4.3 Pattern Classification for Biometric Identification.- 4.3.1 Statistical Pattern Recognition.- 4.3.2 Neural Networks.- 4.4 Probabilistic Decision-Based Neural Network.- 4.4.1 Discriminant Functions of PDBNN.- 4.4.2 Learning Rules for PDBNN.- 4.4.3 Extension of PDBNN to Multiple-Class Pattern Recognition.- 4.5 Biometric Identification by Human Faces.- 4.5.1 Face Detection.- 4.5.2 Eye Localization.- 4.5.3 Face Recognition.- 4.6 Biometric Identification by Palm Prints.- 4.6.1 Feature Extraction for Palm Print Recognition...- 4.6.2 Pattern Classification for Palm Print Recognition. •.- 4.6.3 Experimental Results.- 4.7 Concluding Remarks.- 4.8 References.- 5 Multidimensional Nonlinear Myopic Maps, Volterra Series, and Uniform Neural-Network Approximations.- 5.1 Introduction.- 5.2 Approximation of Myopic Maps.- 5.2.1 Preliminaries.- 5.2.2 Our Main Result.- 5.2.3 Comments.- 5.2.4 Finite Generalized Volterra-Series Approximations.- 5.3 Appendices.- 5.3.1 H.1. Preliminaries and the Approximation Result.- 5.4 References.- 6 Monotonicity: Theory and Implementation.- 6.1 Introduction.- 6.2 Representation of hints.- 6.3 Monotonicity hints.- 6.4 Theory.- 6.4.1 Capacity results.- 6.4.2 Decision boundaries.- 6.5 Conclusion.- 6.6 References.- 7 Analysis and Synthesis Tools for Robust SPRness.- 7.1 Introduction.- 7.2 SPR Analysis of Uncertain Systems.- 7.2.1 The Polytopic Case.- 7.2.2 The 1v-Ball Case.- 7.2.3 The Roots Space Case.- 7.3 Synthesis of LTI Filters for Robust SPR Problems.- 7.3.1 Algebraic Design for Two Plants.- 7.3.2 Algebraic Design for Three or More Plants.- 7.3.3 Approximate Design Methods.- 7.4 Experimental results.- 7.5 Conclusions.- 7.6 References.- 8 Boundary Methods for Distribution Analysis.- 8.1 Introduction.- 8.1.1 Building a Classifier System.- 8.2 Motivation.- 8.3 Boundary Methods as Feature-Set Evaluation.- 8.3.1 Results.- 8.3.2 Feature Set Evaluation using Boundary Methods: Summary.- 8.4 Boundary Methods as a Sample-Pruning (SP) Mechanism.- 8.4.1 Description of the simulations.- 8.4.2 Results.- 8.4.3 Sample Pruning using Boundary Methods: Summary.- 8.5 Boundary Methods as Fisher’s Linear Discriminant (FLD)..- 8.6 Conclusions.- 8.7 Apendix: Proof of the Theorem Relating FLD and Boundary Methods.- 8.7.1 Assumptions and Definitions.- 8.7.2 Fisher’s Linear Discriminant (FLD) Analysis.- 8.7.3 Unicity of the Tangent Point Equivalent to FLD.- 8.7.4 Elliptic Tangent Point with the Equal Magnitude and Opposite Sign of the Gradient.- 8.8 References.- 9 Constructive Function Approximation: Theory and Practice.- 9.1 Introduction.- 9.2 Overview of Constructive Approximation.- 9.3 Constructive Solutions.- 9.3.1 Discussion.- 9.4 Limits and Bounds of the Approximation.- 9.4.1 Minimum Global Error.- 9.4.2 Fixingem.- 9.4.3 Fixing the rate of convergence.- 9.5 The Sigmoidal Class of Approximators.- 9.6 Practical Considerations.- 9.6.1 Projection Pursuit Methods.- 9.6.2 Projection Pursuit with Neural Networks.- 9.7 Conclusions.- 9.8 Acknowledgments.- 9.9 References.- 10 Decision Trees Based on Neural Networks.- 10.1 Introduction.- 10.2 Adaptive modular classifiers.- 10.2.1 The classification problem.- 10.2.2 Splitting the input space.- 10.2.3 Supervised and non-supervised learning.- 10.3 A survey on tree classification.- 10.3.1 Hypercubic cells.- 10.3.2 Thresholding attributes.- 10.3.3 Linear Combinations of the Attributes.- 10.4 Neural Decision Trees.- 10.5 Hierarchical mixtures of experts.- 10.5.1 Soft decision classifiers.- 10.5.2 Training HME classifiers.- 10.5.3 Applying the EM algorithm.- 10.6 Lighting the hidden variables.- 10.7 Conclusions.- 10.8 References.- 11 Applications of Chaos in Communications.- 11.1 Introduction.- 11.2 Deterministic dynamical systems and chaos.- 11.3 Chua’s oscillator: a paradigm for chaos.- 11.4 Periodicity, quasiperiodicity, and chaos.- 11.5 Applications of chaos in communications.- 11.6 Digital communication.- 11.7 Spreading.- 11.7.1 Pseudorandom spreading sequences.- 11.7.2 Chaotic spreading signals.- 11.8 Chaotic synchronization: state of the art.- 11.8.1 Drive-response synchronization.- 11.8.2 Inverse systems.- 11.8.3 Error-feedback synchronization.- 11.8.4 Performance evaluation.- 11.9 Chaotic modulation: state of the art.- 11.9.1 Chaotic masking.- 11.9.2 Inverse systems.- 11.9.3 Predictive Poincar� Control (PPC) modulation.- 11.9.4 Chaos Shift Keying (CSK).- 11.9.5 Differential Chaos Shift Keying (DCSK).- 11.10Chaotic demodulation: state of the art.- 11.10.1 Coherent demodulation by chaos synchronization.- 11.10.2Noncoherent demodulation.- 11.11Additional considerations.- 11.11.1 Security issues.- 11.11.2 Multiple access.- 11.12Engineering challenges.- 11.13References.- 12 Design of Near PR Non-Uniform Filter Banks.- 12.1 Introduction.- 12.2 The MPEG audio coder.- 12.3 Non-uniform filter banks with rational sampling factors.- 12.3.1 Aliasing cancellation in non-uniform filter banks.- 12.3.2 Use of cosine-modulated filter banks.- 12.4 Examples of non-uniform filter banks design.- 12.5 Conclusions.- 12.6 References.- 13 Source Coding of Stereo Pairs.- 13.1 Introduction.- 13.2 Stereo Image Coding.- 13.2.1 Theory of Stereo Image Coding.- 13.2.2 Historical Perspective.- 13.3 The Subspace Projection Technique.- 13.4 Experimental Results.- 13.5 Conclusion.- 13.6 References.- 14 Design Methodology for VLSI Implementation of Image and Video Coding Algorithms ― A Case Study.- 14.1 Introduction.- 14.2 JPEG Baseline Algorithm.- 14.3 High Level Modeling.- 14.4 VLSI Architectures.- 14.4.1 FDCT.- 14.4.2 Quantizer.- 14.4.3 Entropy coder.- 14.5 Bit-true Level Modeling.- 14.6 Layout Design.- 14.7 Results.- 14.7.1 Extensions for Video Coding.- 14.8 Conclusions.- 14.9 Acknowledgements.- 14. l0 References.

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Diritto di recesso

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.

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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 Book Bear, 80 West Main St, 01585, West Brookfield, Massachusetts, U.S.A., +1 508-734-5206, 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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