دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
دانلود کتاب آمار بیزی چند متغیره: مدل هایی برای جداسازی منبع و عدم اختلاط سیگنال
مشخصات کتاب
Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing
ویرایش: 1
نویسندگان: Daniel B. Rowe (Author)
سری:
ISBN (شابک) : 9781584883180, 9781000738186
ناشر: Chapman and Hall/CRC
سال نشر: 2002
تعداد صفحات: 350
زبان:
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 2 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 46,000
کلمات کلیدی مربوط به کتاب آمار بیزی چند متغیره: مدل هایی برای جداسازی منبع و عدم اختلاط سیگنال: مهندسی و فناوری، مهندسی برق و الکترونیک، پردازش سیگنال دیجیتال، ریاضیات و آمار برای مهندسین، ریاضیات و آمار، آمار و احتمال، آمار، نظریه و روش‌های آماری
در صورت تبدیل فایل کتاب Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing 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 آمار بیزی چند متغیره: مدل هایی برای جداسازی منبع و عدم اختلاط سیگنال 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 آمار بیزی چند متغیره: مدل هایی برای جداسازی منبع و عدم اختلاط سیگنال
از دو رویکرد اصلی به مسئله جداسازی منبع کلاسیک، تنها یکی از مدل‌ها و محدودیت‌های احتمال بالقوه غیرمنطقی را تحمیل نمی‌کند: رویکرد آماری بیزی. روش‌های بیزی اطلاعات موجود در مورد پارامترهای مدل را ترکیب می‌کنند و نه تنها امکان تخمین منابع و ضرایب اختلاط را می‌دهند، بلکه امکان استنتاج از آنها را نیز فراهم می‌کنند. آمار بیزی چند متغیره: مدل‌هایی برای جداسازی منبع و عدم اختلاط سیگنال، درمان کامل و مستقلی را برای مشکل جداسازی منبع ارائه می‌دهد. پس از مقدمه‌ای بر مسئله با استفاده از قیاس «کوکتل مهمانی»، بخش اول پیش‌زمینه آماری مورد نیاز برای مدل جداسازی منبع بیزی را ارائه می‌کند. بخش دوم مدل‌های اختلاط ثابت لحظه‌ای را در نظر می‌گیرد، که در آن بردارهای مشاهده شده و منابع مشاهده نشده در طول زمان مستقل هستند، اما اجازه داده می‌شوند که در هر بردار وابسته باشند. بخش سوم مدل‌های کلی‌تری را توضیح می‌دهد که در آنها می‌توان منابع را به تأخیر انداخت، ضرایب اختلاط را می‌توان در طول زمان تغییر داد، و مشاهده و بردار منبع را می‌توان در طول زمان با هم مرتبط کرد. برای هر مدل مورد بحث، نویسنده دو روش مجزا برای تخمین پارامترها ارائه می دهد. مشکلات جداسازی منبع در دنیای واقعی، که در رشته‌هایی از مهندسی و علوم کامپیوتر گرفته تا اقتصاد و پردازش تصویر با آن مواجه می‌شوند، دشوارتر از آن چیزی هستند که به نظر می‌رسند. این کتاب مطالب آماری اساسی و نتایج تحقیقات به‌روز را ارائه می‌دهد که خوانندگان را قادر می‌سازد تا روش‌های بیزی را برای کمک به حل بسیاری از مشکلات «پارتی کوکتل» که ممکن است در عمل با آن مواجه شوند، درک کرده و به کار گیرند.
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
Of the two primary approaches to the classic source separation problem, only one does not impose potentially unreasonable model and likelihood constraints: the Bayesian statistical approach. Bayesian methods incorporate the available information regarding the model parameters and not only allow estimation of the sources and mixing coefficients, but also allow inferences to be drawn from them. Multivariate Bayesian Statistics: Models for Source Separation and Signal Unmixing offers a thorough, self-contained treatment of the source separation problem. After an introduction to the problem using the \"cocktail-party\" analogy, Part I provides the statistical background needed for the Bayesian source separation model. Part II considers the instantaneous constant mixing models, where the observed vectors and unobserved sources are independent over time but allowed to be dependent within each vector. Part III details more general models in which sources can be delayed, mixing coefficients can change over time, and observation and source vectors can be correlated over time. For each model discussed, the author gives two distinct ways to estimate the parameters. Real-world source separation problems, encountered in disciplines from engineering and computer science to economics and image processing, are more difficult than they appear. This book furnishes the fundamental statistical material and up-to-date research results that enable readers to understand and apply Bayesian methods to help solve the many \"cocktail party\" problems they may confront in practice.
فهرست مطالب
FUNDAMENTALS: Statistical Distributions. Introductory Bayesian Statistics. Prior Distribution. Hyperparameter Assessment. Bayesian Estimation Methods. MODELS: Introduction. Bayesian Regression. Bayesian Factor Analysis. Bayesian Source Separation. Unobservable and Observable Sources. fMRI Case Study. GENERALIZATIONS: Delayed sources and Dynamic Coefficients. Correlated Observation and Source Vectors. fMRI Case Study. APPENDICES: Activation Determination. fMRI Hyperparameter Assessment.
نظرات کاربران
کتاب های تصادفی
