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 Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels (Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences)

دانلود کتاب تجزیه حالت هسته و برنامه نویسی هسته ها (بررسی و آموزش در علوم کاربردی ریاضی)

Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels (Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences)

مشخصات کتاب

Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels (Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences)

ویرایش:  
نویسندگان: , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 3030821706, 9783030821708 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2021 
تعداد صفحات: 125 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 3 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 64,000

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 8


در صورت تبدیل فایل کتاب Kernel Mode Decomposition and the Programming of Kernels (Surveys and Tutorials in the Applied Mathematical Sciences) 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 تجزیه حالت هسته و برنامه نویسی هسته ها (بررسی و آموزش در علوم کاربردی ریاضی) 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 درمورد کتاب به خارجی



فهرست مطالب

Preface
Acknowledgments
Contents
1 Introduction
	1.1 The Empirical Mode Decomposition Problem
	1.2 Programming Kernels Through Regression Networks and Kernel Mode Decomposition
	1.3 Mode Decomposition with Unknown Waveforms
	1.4 Structure of the Monograph
2 Review
	2.1 Additive Gaussian Processes
	2.2 Gaussian Process Regression
	2.3 Empirical Mode Decomposition (EMD)
	2.4 Synchrosqueezing
3 The Mode Decomposition Problem
	3.1 Optimal Recovery Setting
	3.2 Game/Decision Theoretic Setting
	3.3 Gaussian Process Regression Setting
4 Kernel Mode Decomposition Networks (KMDNets)
	4.1 Model/Data Alignment and Energy/Variance Decomposition
	4.2 Programming Modules and Feedforward Network
	4.3 Hierarchical Mode Decomposition
	4.4 Mode Decomposition Through Partitioning and Integration
	4.5 Application to Time–Frequency Decomposition
	4.6 Convergence of the Numerical Methods
5 Additional Programming Modules and Squeezing
	5.1 Elementary Programming Modules
	5.2 Programming the Network
	5.3 Alignments Calculated in L2
	5.4 Squeezing
	5.5 Crossing Instantaneous Frequencies
6 Non-trigonometric Waveform and Iterated KMD
	6.1 The Micro-Local KMD Module
	6.2 The Lowest Instantaneous Frequency
	6.3 The Iterated Micro-Local KMD Algorithm
	6.4 Numerical Experiments
		6.4.1 Triangle Wave Example
		6.4.2 EKG Wave Example
7 Unknown Base Waveforms
	7.0.1 Micro-Local Waveform KMD
	7.0.2 Iterated Micro-Local KMD with Unknown Waveforms Algorithm
	7.1 Numerical Experiments
8 Crossing Frequencies, Vanishing Modes, and Noise
	8.1 Illustrative Examples
	8.2 Identifying Modes and Segments
	8.3 The Segmented Micro-Local KMD Algorithm
	8.4 Numerical Experiments
Appendix
	9.1 Universality of the Aggregated Kernel
		9.1.1 Characterizing the Norm n=-NNe-|n|α22|cn|2
	9.2 Proofs
		9.2.1 Proof of Lemma 3.1.1
		9.2.2 Proof of Lemma 3.1.2
		9.2.3 Proof of Theorem 3.1.3
		9.2.4 Proof of Theorem 3.1.4
		9.2.5 Proof of Proposition 4.1.1
		9.2.6 Proof of Theorem 4.3.3
		9.2.7 Proof of Theorem 4.3.5
		9.2.8  Proof of Theorem 5.3.1
		9.2.9 Proof of Lemma 9.1.1
		9.2.10 Proof of Lemma 9.1.2
Bibliography
Index




نظرات کاربران