Книга "Digital Signal Processing (DSP) with Python Programming" рассказывает о том, как использовать язык программирования Python для обработки цифровых сигналов. В ней описываются основные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов, такие как фильтрация, дискретное преобразование Фурье и корреляция. Кроме того, в книге рассматриваются техники оценки параметров и проверки гипотез в статистическом выводе, а также методы Монте-Карло для оценки производительности. Для облегчения обучения книга содержит множество вычислительных задач и упражнений, а также детальные ответы на них, чтобы студенты не застревали на заданиях.
This book describes methods for estimation and testing of parameters for a large class of statistical models. Several confidence intervals are described, encompassing those obtained via classical methods and approaches based on reversible jump Markov chains. Particular attention is paid to the context when one does not know or has limited knowledge about the number of populations and how development would proceed. In the exploration phase, tools such as reversible jump MCMC, information criteria, and penalized likelihood are utilized to achieve this goal. The book's range of expertise expecting underlying Mathematical Statistics and Basic Statistical Inference. Furthermore, there are several simulation studies and practical examples to validate advanced methodologies.
Электронная Книга «Digital Signal Processing (DSP) with Python Programming» написана автором Maurice Charbit в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119373032
Описание книги от Maurice Charbit
The parameter estimation and hypothesis testing are the basic tools in statistical inference. These techniques occur in many applications of data processing., and methods of Monte Carlo have become an essential tool to assess performance. For pedagogical purposes the book includes several computational problems and exercices. To prevent students from getting stuck on exercises, detailed corrections are provided.
