Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-05-01
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Aktualisiert: 2023-05-02
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Der Detektiv riskiert alles, um seinen Auftraggebern Gewissheit zu verschaffen. Dabei gehören modernste Profiler-Techniken ebenso zu seinem Repertoire wie durchwachte Nächte auf dem Observationsposten. Der studierte Kriminalist gibt Einblicke in seine Arbeit als Privatdetektiv und erzählt, wie man jeden Lügner entlarven kann.
Aktualisiert: 2019-10-28
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Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Vom 18.05.2017 bis zum 20.05.2017 kamen Studierende aus Oldenburg, Darmstadt und vielen anderen Städten Deutschlands in Oldenburg zusammen, um über die Zukunft der Energiewirtschaft zu diskutieren und in Workshops gemeinsam an ganz konkreten Fragestellungen zu arbeiten. Neben interessanten Fachvorträgen und der Arbeit in den Workshops hielt das Programm auch den Besuch des Bremer Weserstadions und der dortigen Photovoltaikanlage sowie eines auf die Energiewirtschaft spezialisierten Start-Up-Zentrums bereit. Der vorliegende Bericht möchte einen Überblick über das Symposium und die dort diskutierten Themen geben.
Aktualisiert: 2022-04-15
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Akustische Signale tragen Informationen. Das Laufgeräusch eines Lagers trägt Informationen über dessen Verschleißzustand, ein Sprachsignal trägt linguistische Informationen. Gegenstand der akustischen Mustererkennung ist die automatische Extraktion dieser Informationen aus dem Signal. Dazu wird angenommen, dass Signale allgemein ähnlich einem Musikstück sind und durch Einzelereignisse (Noten, Akkorde) sowie deren zeitliche Abfolge (Partitur) beschrieben werden können. Zu den Aufgaben der akustischen Mustererkennung zählen die automatische Aufdeckung solcher zeitlicher und räumlicher Strukturen, deren mathematische Modellierung sowie die automatische Bewertung und Entscheidungsfindung. Anhand des Laufgeräusches kann beispielsweise entschieden werden, ob ein Bauteil ausgetauscht werden muss. Aus einem Sprachsignal lässt sich die entsprechende Äußerung in Textform ableiten.
Das vorliegende Buch stellt die Grundlagen der Mustererkennung dar und behandelt wesentliche Algorithmen. Dazu zählen: Linear- und Bayes-Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen (GMM) und Hidden-Markov-Modellen (HMM) sowie Klassenfolgenklassifikatoren. Weiterhin werden einige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt, welche Voraussetzung für die praktische Anwendung der Mustererkennung sind: ML- und MAP-Schätzung, Gradientenverfahren und konvexe Optimierung sowie der EM-Algorithmus.
Abschließend wird anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele aus den Gebieten der Kommunikationstechnik, zerstörungsfreien Prüfung, Maschinendiagnose sowie der Musik-, Bio- und Sprachsignalverarbeitung die breite Einsatzfähigkeit von akustischen Mustererkennungsverfahren gezeigt sowie ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung des Wissensgebiets in Richtung intelligenter Audiosignalverarbeitung und kognitiver Systeme gegeben.
Aktualisiert: 2020-03-13
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Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-04-03
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