Procesamiento digital de señales con métodos kernel

Título original:

Digital Signal Processing with Kernel Methods

Contenido del libro:

Una revisión realista y exhaustiva de enfoques conjuntos de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de señales, con aplicación a sistemas de comunicaciones, multimedia e ingeniería biomédica.

Digital Signal Processing with Kernel Methods repasa los hitos en la mezcla de modelos clásicos de procesamiento digital de señales y herramientas avanzadas de aprendizaje estadístico de máquinas kernel. Explica los conceptos fundamentales de ambos campos del aprendizaje automático y el procesamiento de señales, de modo que los lectores puedan ponerse al día rápidamente para empezar a desarrollar los conceptos y el software de aplicación en su propia investigación.

Digital Signal Processing with Kernel Methods ofrece una visión completa de los métodos kernel en el procesamiento de señales, sin restricción a ningún campo de aplicación. También ofrece ejemplos de aplicaciones y detallados experimentos de evaluación comparativa con conjuntos de datos reales y sintéticos. Los lectores pueden encontrar más ejemplos trabajados con código fuente Matlab en un sitio web desarrollado por los autores: http: //github.com/DSPKM.

- Presenta las ideas básicas necesarias de los conceptos de procesamiento digital de señales y aprendizaje automático.

- Revisa el estado del arte de los algoritmos SVM para problemas de clasificación y detección en el contexto del procesamiento de señales.

- Analiza los avances en el procesamiento de señales kernel más allá de los algoritmos SVM para presentar otros métodos kernel de gran relevancia para el procesamiento digital de señales.

Un libro excelente para investigadores y profesionales del procesamiento de señales, Digital Signal Processing with Kernel Methods también resultará atractivo para quienes se dedican al aprendizaje automático y al reconocimiento de patrones.