В книге “Model-Based Signal Processing” автор Джеймс Кэнди рассказывает о сигнальной обработке, которая использует модельную перспективу. Она направлена на извлечение полезной информации из данных, удаляя ненужные шумы. Однако при низких уровнях сигналов необходимо использовать физические явления для исправления проблемы и извлечения желаемой информации. Модельная обработка сигналов включает физические явления, измерения и шум в виде математических моделей для решения этой проблемы. Этот подход не только позволяет сигнальным процессорам работать напрямую с физикой проблемы, приборами и неопределенностью, но и обеспечивает превосходную производительность по сравнению со стандартными методами. Модельная сигнальная обработка является инструментом как моделировщика, так и сигнального процессора. В книге «Model-Based Signal Processing» модельный подход рассматривается в едином контексте и используется в алгоритмах, примерах, приложениях и практических случаях. Данный подход в сочетании с
Эта книга представляет собой уникальное изложение методов обработки сигналов с использованием основанной на модели точки зрения. Основной задачей обработки сигналов является извлечение полезной информации из помех в данных, и если уровни сигнала высоки, то могут быть применены основные методы. Однако когда уровни сигнала низкие, необходимы физические модели для исправления проблемы, приводящей к этим низким уровням, и извлечения желаемой информации. Книга Model-Based Signa1 Processing включает физическое явление, измерения и шум, представленные в форме математических моделей, для решения проблемы. Этот подход позволяет специалистам по обработке сигналов работать непосредственно в свете физики проблемы, аппаратуры и неопределенности, а также обеспечивает значительно лучшую производительность, чем стандартные методы. Модель-основаная обработка сигналов — инструмент как создателей моделей, так и специалистов по обработке сигнала, Книга «Model-Based Signal Procesiing» развивает основанный на модели подход в единичном стиле и проходит его через алгоритмы, примеры, приложения и аналитические случаи в тексте. Данное применение вместе с иерархией физических моделей, разработанных автором, включая линейные и нелинейные представления делает его уникальным вкладом в область обработки сигнала. Текст включает параметрические (например, авторегрессионные или всеполюсные), синусоидальные, основанные на волнах и модели в пространстве состояний, как некоторые из групп моделей с фокусом на то, как они могут быть использованы для решения задач обработки сигнала. Специальные свойства предоставленного текста помогают читателям понимать материал и научиться применять новые знания к решению реальных задач.* В книге дано единое изложение известных моделей обработки сигналов, включая разработанные на основе физики группы моделей. Простые примеры демонстрируют, как работающий основанный на модели метод, в то время как детально проанализированные случаи подробно раскрывают решение проблем от концепции до создания моделей, через моделирование, применение к настоящим данным и детальное аналитическое изучение* Исключения, предоставленные в каждом разделе, гарантируют, что читатели понимают ключевые моменты, необходимые для продвижения через текст, также они получают примечания MATLAB®, описывающие ключевые команды и доступные для выполнения алгоритма инструментарии.
Электронная Книга «Model-Based Signal Processing» написана автором James Candy V. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471732662
Описание книги от James Candy V.
A unique treatment of signal processing using a model-based perspective Signal processing is primarily aimed at extracting useful information, while rejecting the extraneous from noisy data. If signal levels are high, then basic techniques can be applied. However, low signal levels require using the underlying physics to correct the problem causing these low levels and extracting the desired information. Model-based signal processing incorporates the physical phenomena, measurements, and noise in the form of mathematical models to solve this problem. Not only does the approach enable signal processors to work directly in terms of the problem's physics, instrumentation, and uncertainties, but it provides far superior performance over the standard techniques. Model-based signal processing is both a modeler's as well as a signal processor's tool. Model-Based Signal Processing develops the model-based approach in a unified manner and follows it through the text in the algorithms, examples, applications, and case studies. The approach, coupled with the hierarchy of physics-based models that the author develops, including linear as well as nonlinear representations, makes it a unique contribution to the field of signal processing. The text includes parametric (e.g., autoregressive or all-pole), sinusoidal, wave-based, and state-space models as some of the model sets with its focus on how they may be used to solve signal processing problems. Special features are provided that assist readers in understanding the material and learning how to apply their new knowledge to solving real-life problems. * Unified treatment of well-known signal processing models including physics-based model sets * Simple applications demonstrate how the model-based approach works, while detailed case studies demonstrate problem solutions in their entirety from concept to model development, through simulation, application to real data, and detailed performance analysis * Summaries provided with each chapter ensure that readers understand the key points needed to move forward in the text as well as MATLAB(r) Notes that describe the key commands and toolboxes readily available to perform the algorithms discussed * References lead to more in-depth coverage of specialized topics * Problem sets test readers' knowledge and help them put their new skills into practice The author demonstrates how the basic idea of model-based signal processing is a highly effective and natural way to solve both basic as well as complex processing problems. Designed as a graduate-level text, this book is also essential reading for practicing signal-processing professionals and scientists, who will find the variety of case studies to be invaluable. An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available from the Wiley editorial department
