Da: moluna, Greven, Germania
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Editore: Edizioni Sapienza Okt 2023, 2023
ISBN 10: 6206534898 ISBN 13: 9786206534891
Lingua: Italiano
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -L'equalizzatore di canale adattivo fornisce una comunicazione efficiente, robusta, affidabile e di successo di dati o messaggi attraverso canali imperfetti, uno dei principali trionfi della tecnologia ingegneristica. Il vantaggio principale dell'approccio soft computing per la progettazione dell'equalizzatore di canale e per l'identificazione del sistema è la facilità di implementazione, sia in termini di codifica che di selezione dei parametri. In questo libro sono stati presentati i contributi di diverse pubblicazioni di riferimento sui filtri adattativi basati sull'hard computing e sul soft computing, in particolare per l'equalizzazione dei canali e l'identificazione del sistema. Il libro contiene una rassegna dettagliata della letteratura sull'uso di algoritmi strutturati di soft computing stocastico che sono in grado di adattare rapidamente ed efficacemente i coefficienti di un'ampia varietà di strutture FIR e non lineari rispetto agli algoritmi adattativi classici. Tuttavia, nessun singolo algoritmo è sufficiente per risolvere tutti i tipi di problemi di ottimizzazione. L'idoneità di un particolare algoritmo dipende dall'applicazione specifica.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Italienisch.
Editore: Edizioni Sapienza Okt 2023, 2023
ISBN 10: 6206534898 ISBN 13: 9786206534891
Lingua: Italiano
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'equalizzatore di canale adattivo fornisce una comunicazione efficiente, robusta, affidabile e di successo di dati o messaggi attraverso canali imperfetti, uno dei principali trionfi della tecnologia ingegneristica. Il vantaggio principale dell'approccio soft computing per la progettazione dell'equalizzatore di canale e per l'identificazione del sistema è la facilità di implementazione, sia in termini di codifica che di selezione dei parametri. In questo libro sono stati presentati i contributi di diverse pubblicazioni di riferimento sui filtri adattativi basati sull'hard computing e sul soft computing, in particolare per l'equalizzazione dei canali e l'identificazione del sistema. Il libro contiene una rassegna dettagliata della letteratura sull'uso di algoritmi strutturati di soft computing stocastico che sono in grado di adattare rapidamente ed efficacemente i coefficienti di un'ampia varietà di strutture FIR e non lineari rispetto agli algoritmi adattativi classici. Tuttavia, nessun singolo algoritmo è sufficiente per risolvere tutti i tipi di problemi di ottimizzazione. L'idoneità di un particolare algoritmo dipende dall'applicazione specifica. 52 pp. Italienisch.
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'equalizzatore di canale adattivo fornisce una comunicazione efficiente, robusta, affidabile e di successo di dati o messaggi attraverso canali imperfetti, uno dei principali trionfi della tecnologia ingegneristica. Il vantaggio principale dell'approccio soft computing per la progettazione dell'equalizzatore di canale e per l'identificazione del sistema è la facilità di implementazione, sia in termini di codifica che di selezione dei parametri. In questo libro sono stati presentati i contributi di diverse pubblicazioni di riferimento sui filtri adattativi basati sull'hard computing e sul soft computing, in particolare per l'equalizzazione dei canali e l'identificazione del sistema. Il libro contiene una rassegna dettagliata della letteratura sull'uso di algoritmi strutturati di soft computing stocastico che sono in grado di adattare rapidamente ed efficacemente i coefficienti di un'ampia varietà di strutture FIR e non lineari rispetto agli algoritmi adattativi classici. Tuttavia, nessun singolo algoritmo è sufficiente per risolvere tutti i tipi di problemi di ottimizzazione. L'idoneità di un particolare algoritmo dipende dall'applicazione specifica.