Procesamiento avanzado de señales: Una guía concisa

Opiniones de los lectores

El libro ofrece un tratamiento exhaustivo y matemáticamente riguroso de temas avanzados de procesamiento de señales, por lo que resulta adecuado para estudiantes de posgrado y profesionales de las matemáticas aplicadas, la física y la ingeniería. Cubre a fondo los conceptos esenciales e incluye temas únicos, con excelentes ejemplos y diagramas.

Explicaciones claras y concisas, cobertura exhaustiva de temas avanzados, gran rigor matemático, buenas ilustraciones y ejemplos, inclusión de redes neuronales modernas y técnicas contemporáneas como las GAN, que resultan atractivas tanto para estudiantes avanzados como para profesionales del campo.

El libro puede requerir una elevada formación matemática, lo que podría limitar su accesibilidad para los principiantes en el procesamiento de señales.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Advanced Signal Processing: A Concise Guide

Contenido del libro:

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Una introducción completa a los principios matemáticos y algoritmos del procesamiento estadístico de señales y las redes neuronales modernas.

Este texto es una versión ampliada de un curso de postgrado sobre procesamiento avanzado de señales en el programa de la escuela Whiting de la Universidad Johns Hopkins para profesionales con estudiantes de ingeniería eléctrica, física, informática y ciencias de datos, y matemáticas. Abarca la teoría subyacente a las aplicaciones del procesamiento estadístico de señales, como la estimación espectral, la predicción lineal, los filtros adaptativos y el procesamiento óptimo de matrices espaciales uniformes. Único entre los libros sobre el tema, también incluye una introducción completa a las redes neuronales modernas con ejemplos de series temporales y clasificación de imágenes.

La cobertura incluye:

⬤ Estructuras matemáticas de espacios de señales y factorizaciones matriciales.

⬤ Sistemas lineales invariantes en el tiempo y transformadas.

⬤ Filtros de mínimos cuadrados.

⬤ Variables aleatorias, teoría de la estimación y procesos aleatorios.

⬤ Estimación espectral y modelos autorregresivos de señales.

⬤ Predicción lineal y filtros adaptativos.

⬤ Procesamiento óptimo de matrices lineales.

⬤ Redes neuronales.