Signals, Systems and Inference, Global Edition
Lingua: inglese
Editore: Pearson Education Canada, 2017
- Brossura
- Usato
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Leichte Verformung / umgeknickte Seiten; Leichte Verschmutzung / Farbtonveranderung; Einriss bis 1 cm. For upper-level undergraduate courses in deterministic and stochastic signals and system engineering, this comprehensive text builds on foundational courses in time- and frequency-domain analysis of signals and systems, as well as probability. Aimed at upper-level undergraduates and beginning graduate students in engineering and applied sciences, it pioneers a novel course of study that bridges introductory and advanced subjects. The text reviews properties and representations of deterministic signals and systems, covering group delay and state-space model behavior. It also introduces correlation functions and power spectral densities for processing random signals. Application contexts include pulse amplitude modulation, observer-based feedback control, optimum linear filters for minimum mean-square-error estimation, and matched filtering for signal detection. Emphasizing model-based approaches to inference, it addresses state estimation, signal estimation, and detection. The book explores concepts and tools relevant across various fields, including signal processing, control, communication, time-series analysis, financial engineering, and biomedicine. This flexible and long-awaited text is suitable for a rigorous course in a wide range of engineering and applied science curricula.…
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- Titolo
- Signals, Systems and Inference, Global Edition
- Autore
- Alan V. Oppenheim
- Editore
- Pearson Education Canada
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Fine
- Rilegatura
- Softcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1292156201
- ISBN 13
- 9781292156200
For upper-level undergraduate courses in deterministic and stochastic signals and system engineering
An Integrative Approach to Signals, Systems and Inference
Signals, Systems and Inference is a comprehensive text that builds on introductory courses in time- and frequency-domain analysis of signals and systems, and in probability. Directed primarily to upper-level undergraduates and beginning graduate students in engineering and applied science branches, this new textbook pioneers a novel course of study. Instead of the usual leap from broad introductory subjects to highly specialised advanced subjects, this engaging and inclusive text creates a study track for a transitional course.
Properties and representations of deterministic signals and systems are reviewed and elaborated on, including group delay and the structure and behavior of state-space models. The text also introduces and interprets correlation functions and power spectral densities for describing and processing random signals. Application contexts include pulse amplitude modulation, observer-based feedback control, optimum linear filters for minimum mean-square-error estimation, and matched filtering for signal detection. Model-based approaches to inference are emphasised, in particular for state estimation, signal estimation, and signal detection.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
An Integrative Approach to Signals, Systems and InferenceSignals, Systems and Inference is a comprehensive text that builds on introductory courses in time- and frequency-domain analysis of signals and systems, and in probability. Directed primarily to upper-level undergraduates and beginning graduate students in engineering and applied science branches, this new textbook pioneers a novel course of study. Instead of the usual leap from broad introductory subjects to highly specialized advanced subjects, this engaging and inclusive text creates a study track for a transitional course.
Properties and representations of deterministic signals and systems are reviewed and elaborated on, including group delay and the structure and behavior of state-space models. The text also introduces and interprets correlation functions and power spectral densities for describing and processing random signals. Application contexts include pulse amplitude modulation, observer-based feedback control, optimum linear filters for minimum mean-square-error estimation, and matched filtering for signal detection. Model-based approaches to inference are emphasized, in particular for state estimation, signal estimation, and signal detection.
The text explores ideas, methods and tools common to numerous fields involving signals, systems and inference: signal processing, control, communication, time-series analysis, financial engineering, biomedicine, and many others. Signals, Systems and Inference is a long-awaited and flexible text that can be used for a rigorous course in a broad range of engineering and applied science curricula.
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