Statistische Informationstechnik Signal- und Mustererkennung, Parameter- und Signalschätzung

Die Neuauflage des Klassikers zur Statistischen Nachrichtentheorie erscheint nun als Studienausgabe komprimiert auf die prüfungsrelevanten Kernfragen der Themenbereiche Detektion und Estimation und berücksichtigt neuere Entwicklungen in der Technik. Die Studienausgabe gibt einen Überblick über Signalerkennung im Rauschen und Mustererkennung sowie Parameter- und Signalschätzung. Moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation oder Clusterbildung mit unscharfen Partitionen werden berücksichtigt. Neben klassischen Verfahren der Detektion werden neuere, z.B. auf neuronale Netze und Fuzzy-Logik aufbauende Klassifikatoren diskutiert. Die Parameterschätzung behandelt neben Bayes- und Maximum-Likelihood-Ansätzen auch adaptive Verfahren. Wiener- und Kalman-Filter sind Beispiele zur Signalschätzung. Die Grundlagen werden durch Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert. Die neu aufgenommenen Aufgaben sind so ausgelegt, dass beim selbständigen Lösen zusätzliche Erkenntnisse vermittelt werden. Im Internet werden ausführliche Lösungen der Aufgaben zum Herunterladen angeboten. Geeignet für Studierende höherer Semester der Fachrichtungen Elektrotechnik und Informationstechnik, Informatik und Technomathematik.