ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Introduction to Blind Signal Processing Problems and Applications

دانلود کتاب آشنایی با مشکلات و برنامه های پردازش سیگنال کور

Introduction to Blind Signal Processing Problems and Applications

مشخصات کتاب

Introduction to Blind Signal Processing Problems and Applications

دسته بندی: موجک و پردازش سیگنال
ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 0471607916 
ناشر: Wiley 
سال نشر: 2002 
تعداد صفحات: 41 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 5 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 34,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 10


در صورت تبدیل فایل کتاب Introduction to Blind Signal Processing Problems and Applications به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب آشنایی با مشکلات و برنامه های پردازش سیگنال کور نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب آشنایی با مشکلات و برنامه های پردازش سیگنال کور

با مبانی نظری محکم و کاربردهای بالقوه متعدد، پردازش سیگنال کور (BSP) یکی از داغ ترین حوزه های نوظهور در پردازش سیگنال است. این جلد تئوری های پردازش سیگنال و تصویر کور تطبیقی ​​را متحد و گسترش می دهد و الگوریتم های عملی و کارآمدی را برای جداسازی منبع کور ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل اجزای مستقل، اصلی، جزئی، و چند کاناله کور (MBD) و یکسان سازی. شامل بیش از 1400 مرجع و عبارت ریاضی پردازش سیگنال و تصویر کور تطبیقی ​​مجموعه ای بی سابقه از تکنیک های مفید برای جداسازی سیگنال/تصویر کور تطبیقی، استخراج، تجزیه و فیلتر کردن سیگنال ها و داده های چند متغیره است. * پوشش گسترده ای از تکنیک ها و الگوریتم های پردازش سیگنال کور را از نقطه نظر نظری و عملی ارائه می دهد. * بیش از 50 الگوریتم ساده را ارائه می دهد که به راحتی می توان آنها را تغییر داد تا مطابق با مشکلات خاص دنیای واقعی خواننده باشد. * راهنمای ریاضیات اساسی سیستم های چند ورودی، چند خروجی و چند حسی را ارائه می دهد. * شامل مثال‌های کار شده، شبیه‌سازی‌های کامپیوتری، جداول، نمودارهای دقیق و مدل‌های مفهومی در فصول خود برای کمک به مطالعه خود است. * CD-ROM همراه دارای نسخه الکترونیکی و تعاملی کتاب با اشکال و متن کاملاً رنگی است. بسته های نرم افزاری کاربرپسند C و MATLAB(r) نیز ارائه شده است MATLAB(r) یک علامت تجاری ثبت شده The MathWorks, Inc است. این کار آموزنده و الهام بخش با ارائه مقدمه ای دقیق بر BSP، و همچنین ارائه نتایج جدید و پیشرفت های اخیر، برای محققان، دانشجویان کارشناسی ارشد، مهندسان و دانشمندانی که در مهندسی پزشکی کار می کنند، جذاب خواهد بود. ارتباطات، الکترونیک، علوم کامپیوتر، بهینه سازی، امور مالی، ژئوفیزیک و شبکه های عصبی.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

With solid theoretical foundations and numerous potential applications, Blind Signal Processing (BSP) is one of the hottest emerging areas in Signal Processing. This volume unifies and extends the theories of adaptive blind signal and image processing and provides practical and efficient algorithms for blind source separation, Independent, Principal, Minor Component Analysis, and Multichannel Blind Deconvolution (MBD) and Equalization. Containing over 1400 references and mathematical expressions Adaptive Blind Signal and Image Processing delivers an unprecedented collection of useful techniques for adaptive blind signal/image separation, extraction, decomposition and filtering of multi-variable signals and data. * Offers a broad coverage of blind signal processing techniques and algorithms both from a theoretical and practical point of view * Presents more than 50 simple algorithms that can be easily modified to suit the reader's specific real world problems * Provides a guide to fundamental mathematics of multi-input, multi-output and multi-sensory systems * Includes illustrative worked examples, computer simulations, tables, detailed graphs and conceptual models within self contained chapters to assist self study * Accompanying CD-ROM features an electronic, interactive version of the book with fully coloured figures and text. C and MATLAB(r) user-friendly software packages are also provided MATLAB(r) is a registered trademark of The MathWorks, Inc. By providing a detailed introduction to BSP, as well as presenting new results and recent developments, this informative and inspiring work will appeal to researchers, postgraduate students, engineers and scientists working in biomedical engineering, communications, electronics, computer science, optimisations, finance, geophysics and neural networks.



فهرست مطالب

Cover......Page 1
Contents......Page 5
List of Figures......Page 17
List of Tables......Page 27
Preface......Page 29
1 Introduction to Blind Signal Processing: Problems and Applications......Page 33
1.1.1 Generalized Blind Signal Processing Problem......Page 34
1.1.2 Instantaneous Blind Source Separation and Independent Component Analysis......Page 37
1.1.3 Independent Component Analysis for Noisy Data......Page 43
1.1.4 Multichannel Blind Deconvolution and Separation......Page 46
1.1.5 Blind Extraction of Signals......Page 50
1.1.6 Generalized Multichannel Blind Deconvolution – State Space Models......Page 51
1.1.7 Nonlinear State Space Models – Semi-Blind Signal Processing......Page 53
1.1.8 Why State Space Demixing Models?......Page 54
1.2 POTENTIAL APPLICATIONS OF BLIND AND SEMI-BLIND SIGNAL PROCESSING......Page 55
1.2.1 Biomedical Signal Processing......Page 56
1.2.2 Blind Separation of Electrocardiographic Signals of Fetus and Mother......Page 57
1.2.4 EEG and Data MEG Processing......Page 59
1.2.5 Application of ICA/BSS for Noise and Interference Cancellation in Multi-sensory Biomedical Signals......Page 61
1.2.6 Cocktail Party Problem......Page 66
1.2.7 Digital Communication Systems......Page 67
1.2.8 Image Restoration and Understanding......Page 69
2 Solving a System of Linear Algebraic Equations and Related Problems......Page 75
2.1 FORMULATION OF THE PROBLEM FOR SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS......Page 76
2.2.1 Basic Features of the Least-Squares Solution......Page 77
2.2.2 Weighted Least-Squares and Best Linear Unbiased Estimation......Page 79
2.2.4 Iterative Parallel Algorithms for Large and Sparse Systems......Page 81
2.2.5 Iterative Algorithms with Non-negativity Constraints......Page 83
2.2.6 Robust Circuit Structure by Using the Interactively Reweighted Least-Squares Criteria......Page 86
2.2.7 Tikhonov Regularization and SVD......Page 89
2.3 LEAST ABSOLUTE DEVIATION (1-NORM) SOLUTION OF SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS......Page 93
2.3.1 Neural Network Architectures Using a Smooth Approximation and Regularization......Page 94
2.3.2 Neural Network Model for LAD Problem Exploiting Inhibition Principles......Page 96
2.4.1 Problems Formulation......Page 99
2.4.2 Total Least-Squares Estimation......Page 101
2.4.3 Adaptive Generalized Total Least-Squares......Page 105
2.4.4 Extended TLS for Correlated Noise Statistics......Page 107
2.4.5 Adaptive Extended Total Least-Squares......Page 109
2.4.6 An Illustrative Example Fitting a Straight Line to a Set of Points......Page 110
2.5 SPARSE SIGNAL REPRESENTATION AND MINIMUM FUEL CONSUMPTION PROBLEM......Page 111
2.5.1 Approximate Solution of Minimum Fuel Problem Using Iterative LS Approach......Page 113
2.5.2 FOCUSS Algorithms......Page 115
3.1 INTRODUCTION......Page 119
3.2.1 Eigenvalue Decomposition......Page 120
3.2.2 Estimation of Sample Covariance Matrices......Page 122
3.2.3 Signal and Noise Subspaces AIC and MDL Criteria for their Estimation......Page 123
3.2.4 Basic Properties of PCA......Page 125
3.3 EXTRACTION OF PRINCIPAL COMPONENTS USING OPTIMAL COMPRESSION–RECONSTRUCTION PRINCIPLE......Page 126
3.4.1 The Rayleigh Quotient – Basic Properties......Page 130
3.4.2 Basic Cost Functions for Computing Principal and Minor Components......Page 131
3.4.3 Fast PCA Algorithm Based on the Power Method......Page 133
3.5 ROBUST PCA......Page 136
3.6 ADAPTIVE LEARNING ALGORITHMS FOR SEQUENTIAL MINOR COMPONENTS EXTRACTION......Page 139
3.7 UNIFIED PARALLEL ALGORITHMS FOR ESTIMATING PRINCIPAL COMPONENTS, MINOR COMPONENTS AND THEIR SUBSPACES......Page 142
3.7.1 Cost Function for Parallel Processing......Page 143
3.7.2 Gradient of......Page 144
3.7.3 Stability Analysis......Page 145
3.7.4 Unified Stable Algorithms......Page 148
3.8 SINGULAR VALUE DECOMPOSITION IN RELATION TO PCA AND FUNDAMENTAL MATRIX SUBSPACES......Page 150
3.9 MULTISTAGE PCA FOR BLIND SOURCE SEPARATION OF COLORED SOURCES......Page 151
4 Blind Decorrelation and\rSecond Order Statistics for\rRobust Blind Identification......Page 161
4.1.1 Batch Approach......Page 162
4.1.2 Optimization Criteria for Adaptive Blind Spatial Decorrelation......Page 164
4.1.3 Derivation of Equivariant Adaptive Algorithms for Blind Spatial Decorrelation......Page 165
4.1.4 Simple Local Learning Rule......Page 168
4.1.5 Gram-Schmidt Orthogonalization......Page 170
4.1.7 Bias Removal for Noisy Data......Page 171
4.1.8 Robust Prewhitening Batch Algorithm......Page 172
4.2.1 Mixing Model......Page 173
4.2.2 Basic Principles: Simultaneous Diagonalization and Eigenvalue Decomposition......Page 175
4.3.1 Robust Orthogonalization of Mixing Matrices for Colored Sources......Page 180
4.3.2 Improved Algorithm Based on GEVD......Page 185
4.3.3 Improved Two-stage Symmetric EVD/SVD Algorithm......Page 187
4.3.4 Blind Separation and Identification Using Bank of Bandpass Filters and Robust\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 188
4.4 JOINT DIAGONALIZATION ROBUST SOBI ALGORITHMS......Page 189
4.4.1 Modi ed SOBI Algorithm for Nonstationary Sources: SONS Algorithm......Page 192
4.4.2 Computer Simulation Experiments......Page 193
4.4.3 Possible Extensions of Joint Approximate Diagonalization Technique......Page 194
4.4.4 Comparison of the Joint Approximate Diagonalization and Symmetric Eigenvalue Decomposition Approaches......Page 195
4.5.1 Standard Estimation of Mixing Matrix and Noise Covariance Matrix......Page 196
4.5.2 Blind Identification of Mixing Matrix Using the Concept of Cancellation of Correlation......Page 197
5 Sequential Blind Signal Extraction......Page 209
5.1 INTRODUCTION AND PROBLEM FORMULATION......Page 210
5.2 LEARNING ALGORITHMS BASED ON KURTOSIS AS COST FUNCTION......Page 212
5.2.1 A Cascade Neural Network for Blind Extraction of Non-Gaussian Sources with Learning Rule Based on Normalized Kurtosis......Page 213
5.2.2 Algorithms Based on Optimization of Generalized Kurtosis......Page 216
5.2.3 KuicNet Learning Algorithm......Page 218
5.2.4 Fixed-point Algorithms......Page 219
5.2.5 Sequential Extraction and De ation Procedure......Page 223
5.3 ADAPTIVE ON LINE ALGORITHMS FOR BLIND SIGNAL EXTRACTION OF TEMPORALLY CORRELATED SOURCES......Page 225
5.3.1 On Line Algorithms for Blind Extraction Using Linear Predictor......Page 227
5.3.2 Neural Network for Multi-unit Blind Extraction......Page 229
5.4 BATCH ALGORITHMS FOR BLIND EXTRACTION OF TEMPORALLY CORRELATED SOURCES......Page 231
5.4.1 Blind Extraction Using a First Order Linear Predictor......Page 233
5.4.2 Blind Extraction of Sources Using Bank of Adaptive Bandpass Filters......Page 234
5.4.3 Blind Extraction of Desired Sources Correlated with Reference Signals......Page 237
5.5.1 Log Likelihood and Cost Function......Page 238
5.5.2 Learning Dynamics......Page 240
5.5.3 Equilibrium of Dynamics......Page 241
5.5.4 Stability of Learning Dynamics and Newton’s Method......Page 242
5.6 STATISTICAL APPROACH TO TEMPORALLY CORRELATED SOURCES......Page 244
5.7.1 Formulation of the Problem......Page 246
5.7.2 Extraction of Single i.i.d. Source Signal......Page 247
5.7.3 Extraction of Multiple i.i.d. Sources......Page 249
5.7.4 Extraction of Colored Sources from Convolutive Mixture......Page 250
5.8.1 Extraction of Colored Gaussian Signals......Page 251
5.8.2 Extraction of Natural Speech Signals from Colored Gaussian Signals......Page 253
5.8.3 Extraction of Colored and White Sources......Page 254
5.8.4 Extraction of Natural Image Signal from Interferences......Page 255
5.9 CONCLUDING REMARKS......Page 256
6 Natural Gradient Approach to Independent Component Analysis......Page 263
6.1.1 Kullback–Leibler Divergence Relative Entropy as Measure of Stochastic Independence......Page 264
6.1.2 Derivation of Natural Gradient Basic Learning Rules......Page 267
6.2.1 Nonholonomic Learning Rules......Page 269
6.2.2 Natural Riemannian Gradient in Orthogonality Constraint......Page 271
6.3.1 Stiefel Manifolds Approach......Page 274
6.4 GENERALIZED GAUSSIAN DISTRIBUTION MODEL FOR ICA – PRACTICAL IMPLEMENTATION OF THE ALGORITHMS......Page 275
6.4.1 The Moments of the Generalized Gaussian Distribution......Page 280
6.4.2 Kurtosis and Gaussian Exponent......Page 281
6.4.3 The Flexible ICA Algorithm......Page 282
6.4.4 Pearson Model......Page 285
6.5.1 Model Assumptions......Page 286
6.5.3 Derivation of NG Learning Algorithms......Page 287
7 Locally Adaptive Algorithms for ICA and their Implementations......Page 305
7.1.2 Statistical Independence......Page 306
7.1.3 Self-normalization......Page 309
7.1.4 Feed-forward Neural Network and Associated Learning Algorithms......Page 310
7.1.5 Multilayer Neural Networks......Page 314
7.2 ITERATIVE MATRIX INVERSION APPROACH TO DERIVATION OF FAMILY OF ROBUST ICA ALGORITHMS......Page 317
7.2.1 Derivation of Robust ICA Algorithm Using Generalized Natural Gradient Approach......Page 320
7.2.2 Practical Implementation of the Algorithms......Page 321
7.2.6 Generalized EASI Algorithm......Page 323
7.2.7 Non-linear PCA Algorithm......Page 324
7.2.8 Flexible ICA Algorithm for Unknown Number of Sources and their Statistics......Page 325
7.3 COMPUTER SIMULATIONS......Page 326
8.1 INTRODUCTION......Page 337
8.2.1 Bias Removal for Whitening Algorithms......Page 338
8.2.2 Bias Removal for Adaptive ICA Algorithms......Page 339
8.3 BLIND SEPARATION OF SIGNALS BURIED IN ADDITIVE CONVOLUTIVE REFERENCE NOISE......Page 342
8.3.1 Learning Algorithms for Noise Cancellation......Page 343
8.4.1 Cumulants Based Cost Functions......Page 346
8.4.2 Family of Equivariant Algorithms Employing the Higher Order Cumulants......Page 347
8.4.3 Possible Extensions......Page 349
8.4.5 Blind Separation with More Sensors than Sources......Page 350
8.5.1 Blind Extraction of Sparse Sources with Largest Positive Kurtosis Using Prewhitening and Semi-Orthogonality Constraint......Page 352
8.5.2 Blind Extraction of an Arbitrary Group of Sources without Prewhitening......Page 355
8.6.1 Basic Concept and Algorithm Derivation......Page 357
8.6.2 Simultaneous Estimation of a Mixing Matrix and Noise Reduction......Page 360
8.6.4 Computer Simulation Experiments for Amari-Hop eld Network......Page 363
9 Multichannel Blind\rDeconvolution: Natural\rGradient Approach......Page 367
9.1 SIMO CONVOLUTIVE MODELS AND LEARNING ALGORITHMS FOR ESTIMATION OF SOURCE SIGNAL......Page 368
9.1.1 Equalization Criteria for SIMO Systems......Page 370
9.1.2 SIMO Blind Identification and Equalization via Robust ICA/BSS\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 372
9.1.3 Feed-forward Deconvolution Model and Natural Gradient Learning Algorithm......Page 374
9.1.4 Recurrent Neural Network Model and Hebbian Learning Algorithm......Page 375
9.2 MULTICHANNEL BLIND DECONVOLUTION WITH CONSTRAINTS IMPOSED ON FIR FILTERS......Page 378
9.3.1 Fundamental Models and Assumptions......Page 381
9.3.2 Separation-Deconvolution Criteria......Page 383
9.4.1 Multichannel Blind Deconvolution in the Frequency Domain......Page 386
9.4.2 Algebraic Equivalence of Various Approaches......Page 387
9.4.3 Convolution as Multiplicative Operator......Page 389
9.4.4 Natural Gradient Learning Rules for Multichannel Blind Deconvolution (MBD)......Page 390
9.4.5 NG Algorithms for Double Infinite Filters\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 391
9.4.6 Implementation of Algorithms for Minimum Phase Non-causal System......Page 392
9.5 NATURAL GRADIENT ALGORITHMS WITH NONHOLONOMIC CONSTRAINTS......Page 394
9.5.1 Equivariant Learning Algorithm for Causal FIR Filters in the Lie Group Sense......Page 395
9.5.2 Natural Gradient Algorithm for Fully Recurrent Network......Page 399
9.6 BLIND DECONVOLUTION OF NON-MINIMUM PHASE SYSTEM USING FILTER DECOMPOSITION APPROACH......Page 400
9.6.1 Information Back-propagation......Page 402
9.6.2 Batch Natural Gradient Learning Algorithm......Page 403
9.7.1 The Natural Gradient Algorithm vs. the Ordinary Gradient Algorithm......Page 405
9.7.2 Information Back-propagation Example......Page 407
10 Estimating Functions and Superefficiency for ICA and Deconvolution......Page 415
10.1.1 What is Estimating Function?......Page 416
10.1.2 Semiparametric Statistical Model......Page 417
10.1.3 Admissible Class of Estimating Functions......Page 418
10.1.4 Stability of Estimating Functions......Page 421
10.1.5 Standardized Estimating Function and Adaptive Newton Method......Page 424
10.1.6 Analysis of Estimation Error and Superefficiency......Page 425
10.1.7 Adaptive Choice of φ Function......Page 427
10.2 ESTIMATING FUNCTIONS IN NOISY CASE......Page 428
10.3.1 Source Model......Page 429
10.3.2 Likelihood and Score Functions......Page 431
10.3.3 Estimating Functions......Page 432
10.3.4 Simultaneous and Joint Diagonalization of Covariance Matrices and Estimating Functions......Page 433
10.3.5 Standardized Estimating Function and Newton Method......Page 436
10.4 SEMIPARAMETRIC MODELS FOR MULTICHANNEL BLIND DECONVOLUTION......Page 439
10.4.1 Notation and Problem Statement......Page 440
10.4.2 Geometrical Structures on FIR Manifold......Page 441
10.4.4 Natural Gradient Approach for Multichannel Blind Deconvolution......Page 442
10.4.5 Efficient Score Matrix Function and its Representation......Page 445
10.5 ESTIMATING FUNCTION AND STANDARDIZED ESTIMATING FUNCTION FOR MULTICHANNEL BLIND DECONVOLUTION......Page 447
10.5.1 Superefficiency of Batch Estimator......Page 450
11 Linear Blind Filtering and\rSeparation Using a\rState-Space Approach......Page 455
11.1 PROBLEM FORMULATION AND BASIC MODELS......Page 456
11.1.1 Invertibility by State Space Model......Page 459
11.2 DERIVATION OF BASIC LEARNING ALGORITHMS......Page 460
11.2.1 Gradient Descent Algorithms for Estimation of Output Matrices......Page 461
11.2.3 Derivation of the Natural Gradient Algorithm for State Space Model......Page 464
11.3 ESTIMATION OF MATRICES BACK–PROPAGATION......Page 466
11.4.1 Kalman Filter......Page 469
11.5 TWO–STAGE SEPARATION ALGORITHM......Page 471
12.1 GENERAL FORMULATION OF THE PROBLEM......Page 475
12.1.2 Internal Representation......Page 479
12.2.1 Nonlinear Autoregressive Moving Average Model......Page 480
12.2.2 Hyper Radial Basis Function Neural Network Model......Page 481
12.2.3 Estimation of Parameters of HRBF Networks Using Gradient Approach......Page 483
13.1.1 Matrix inverse update rules......Page 485
13.1.3 Some properties of the Moore-Penrose pseudo-inverse......Page 486
13.1.4 Matrix Expectations......Page 487
13.1.5 Differentiation of a scalar function with respect to a vector\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 488
13.1.6 Matrix differentiation\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 489
13.1.7 Trace......Page 490
13.1.8 Matrix differentiation of trace of matrices\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0......Page 491
13.1.9 Important Inequalities......Page 492
13.2.2 Distances between sets......Page 494
13.2.3 Discrimination measures......Page 495
References......Page 497
14 Glossary of Symbols and Abbreviations......Page 579
Index......Page 584




نظرات کاربران