Blind Equalization in Neural Networks: Theory, Algorithms and Applications
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Beschreibung
"Blind Equalization in Neural Networks: Theory, Algorithms and Applications" ist ein Fachbuch, das sich mit der Anwendung von neuronalen Netzwerken zur Lösung des Problems der blinden Entzerrung in Kommunikationssystemen beschäftigt. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die theoretischen Grundlagen der blinden Entzerrung und erläutert die Rolle von neuronalen Netzwerken bei der Verbesserung dieser Technologie. Es werden verschiedene Algorithmen vorgestellt, die speziell für die blinde Entzerrung entwickelt wurden, sowie deren Implementierung und Optimierung. Zudem beleuchtet das Buch praktische Anwendungen und Fallstudien, um zu zeigen, wie diese Techniken in realen Szenarien eingesetzt werden können. Durch die Kombination von Theorie und praktischen Beispielen richtet sich das Buch sowohl an Forscher als auch an Ingenieure im Bereich der Signalverarbeitung und Kommunikationstechnik.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 204 Seiten
- Erschienen 1999
- Springer
- hardcover
- 226 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 370 Seiten
- Erschienen 2020
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 760 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 365 Seiten
- Erschienen 2003
- Birkhäuser
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- Kartoniert
- 480 Seiten
- Erschienen 2005
- The MIT Press
- Kartoniert
- 445 Seiten
- Erschienen 2020
- dpunkt.verlag GmbH
- paperback
- 134 Seiten
- Erschienen 2018
- Packt Publishing
- paperback
- 208 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 1991
- Springer



