Intelligente Signalverarbeitung 2 Signalerkennung [Hardcover]

Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen?Informationstechnik eine gro?e Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von?der Repr?sentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger?Klassifikationsverfahren. Dazu z?hlen Linear- und Bayes Klassifikatoren,?Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State?Machines) sowie ausgew?hlte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im?ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende?Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der?Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum?Klassifikationsergebnis f?hrt.Grundlagen der Klassifikation.- Vektorklassifikation.- Folgenklassifikatoren.- Klassenfolgenklassifikation.- Intelligente Signalverarbeitungssysteme.- Index.

Prof. Dr.-Ing. habil. R?diger Hoffmann war bis 2014 Inhaber der Professur f?r Systemtheorie und Sprachtechnologie der Technischen Universit?t Dresden. Er ist jetzt Seniorprofessor der TU Dresden und Gastprofessor der Tongji University, Shanghai. Seine Arbeitsgebiete sind die Anwendung der Signal- und Systemtheorie in der Sprachtechnologie und die Geschichte der Sprachkommunikation.

Prof. Dr.-Ing. habil. Matthias Wolff ist seit 2011 Inhaber der Professur f?r Kommunikationstechnik an der Brandenburgischen Technischen Universit?t Cottbus-Senftenberg. Er arbeitet auf den Gebieten der Sprachtechnologie, der akustischen Mustererkennung und der kognitiven Systeme.

Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine gro?e Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repr?sentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikatiol£4