+7 (499) 753 80 02

время работы: Пн-Вс с 9:00 до 21:00

0

Корзина

0

Адаптивные и инвариантные алгоритмы обнаружения объектов на изображениях и их моделирование в Matlab

(0)
  • Код товара:

    792172

  • ISBN:

    978-5-8114-1656-1

  • Автор:

    Волков В.Ю

  • Год издания:

    2014

  • Издательство:

    Лань

  • Переплет:

    твердый переплет

  • Количество страниц:

    192

Основной задачей данного учебного пособия является систематическое изложение и пояснение новых достаточно сложных понятий и идей теории приема и обработки при отсутствии полного статистического описания сигналов и помех, т.е. в условиях априорной неопределенности. Описаны алгоритмы обнаружения и раз

полное описание

0

Нет в наличии

Дата доставки курьером по
Москве: 20.10.2017
Санкт-Петербургу: 21.10.2017

Дата самовывоза город Москва:
23.10.2017

  • Полное описание

Основной задачей данного учебного пособия является систематическое изложение и пояснение новых достаточно сложных понятий и идей теории приема и обработки при отсутствии полного статистического описания сигналов и помех, т.е. в условиях априорной неопределенности.
Описаны алгоритмы обнаружения и различения сигналов при действии шумов с гауссовскими и некоторыми негауссовскими распределениями. Рассмотрены простые и практические важные модельные распределения шума, дан синтез и анализ характеристик обнаружителей с адаптивным порогом при неизвестных параметрах распределения шума. Приведены программы моделирования случайных полей и программы обнаружения объектов на изображениях на фоне шумов в среде Matlab.
Пособие предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, дипломников, магистров, аспирантов и специалистов в области радиотехники и телекоммуникаций при изучении вопросов обработки сигналов и изображений, при выполнении курсовых и дипломных работ, а также в научно-исследовательской работе.








Внимание! Внешний вид товара может отличаться от фотографий на сайте.
Несовпадение внешнего вида и комплектности реального товара с фотографиями и описанием на сайте не является показателем ненадлежащего качества товара.