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資料の状態
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No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
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1 |
0010795730 | 図書一般 | 547.1/セキ11/ | 書庫 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
タイトル |
統計的信号処理
|
人名 |
関原 謙介/著
|
人名ヨミ |
セキハラ ケンスケ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版年月 |
2011.10 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
書誌種別 |
図書 |
タイトル |
統計的信号処理 |
サブタイトル |
信号・ノイズ・推定を理解する |
並列タイトル |
Introduction to Statistical Signal Processing |
タイトルヨミ |
トウケイテキ シンゴウ ショリ |
サブタイトルヨミ |
シンゴウ ノイズ スイテイ オ リカイ スル |
人名 |
関原 謙介/著
|
人名ヨミ |
セキハラ ケンスケ |
出版者・発行者 |
共立出版
|
出版者・発行者等ヨミ |
キョウリツ シュッパン |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2011.10 |
ページ数または枚数・巻数 |
10,180p |
大きさ |
21cm |
価格 |
¥2800 |
ISBN |
978-4-320-08567-1 |
ISBN |
4-320-08567-1 |
注記 |
文献:p176〜177 |
分類記号 |
547.1
|
件名 |
信号処理
/
数理統計学
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内容紹介 |
統計的信号処理の入門書。正規分布、推定、最小二乗法、センサーアレイ信号処理、ベイズ推定について解説するほか、確率に関する基礎的な知識や、線形代数も取り上げる。 |
著者紹介 |
東京工業大学物理情報工学修士課程卒業。工学博士。首都大学東京システムデザイン学部教授。専門は逆問題、信号源再構成法、生体からの信号計測と処理、特に脳信号の計測と処理法の研究など。 |
言語区分 |
JPN |
タイトルコード |
1009811480917 |
目次 |
第1章 確率の基礎 |
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1.1 確率と確率分布/1.2 確率変数の変換/1.3 確率変数の期待値と分散/1.4 多変数の確率分布/1.5 共分散と確率変数の独立/1.6 ベクトル型確率変数/問題 |
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第2章 正規分布 |
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2.1 正規分布の確率密度関数/2.2 正規分布の重要な性質/2.3 中心極限定理/2.4 多次元正規分布/問題 |
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第3章 推定 |
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3.1 推定量の良さを表す指標/3.2 不偏性/3.3 有効性/3.4 一致性/3.5 最尤推定法/問題 |
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第4章 線形最小二乗法 |
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4.1 線形離散モデル/4.2 線形最小二乗法の導出/4.3 線形最小二乗法の解/4.4 最小二乗解の不偏性/4.5 最良線形不偏推定量/4.6 観測データに含まれるノイズ分散の推定/問題 |
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第5章 線形最小二乗法に関連した手法 |
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5.1 線形最小二乗法の特異値分解による解法/5.2 正則化を用いた推定解/5.3 白色ノイズの仮定が成立しない場合の最小二乗法/5.4 劣決定系の最適推定解/問題 |
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第6章 センサーアレイ信号処理 |
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6.1 信号源推定法:問題の定式化/6.2 非線形最小二乗法を用いる信号源推定法/6.3 低ランク信号の性質を用いる信号源推定法/6.4 線形離散モデルに近似する方法/6.5 補遺:ノイズ部分空間の最尤推定/問題 |
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第7章 ベイズ推定の基礎 |
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7.1 ベイズの定理/7.2 確率密度分布とベイズの定理/7.3 線形離散モデル/7.4 ベイズ推定における最適推定解/問題 |
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第8章 ベイズ線形正規モデル |
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8.1 スカラー変数(1変数)の場合の簡単な例/8.2 事後分布の求め方-多変数の場合の簡単な例/8.3 多変数線形離散モデル/問題 |
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第9章 EMアルゴリズムとハイパーパラメータの推定 |
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9.1 エビデンス関数/9.2 平均データ尤度/9.3 EMアルゴリズム-スカラー変数の場合/9.4 EMアルゴリズム-多変数の場合/9.5 EMアルゴリズムの妥当性/問題 |
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第10章 線形動的システム |
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10.1 データのモデル/10.2 スカラー変数に対する線形動的システム/10.3 カルマンフィルター-多変数の場合/問題 |
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付録 線形数学における基本事項 |
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A.1 列べクトルの性質/A.2 行列に関する基本的な計算規則/A.3 スカラーのベクトルあるいは行列での微分/A.4 分割された行列に関する計算規則/A.5 逆行列に関するいくつかの公式/A.6 行列の固有値/A.7 行列のランク/A.8 行列の特異値分解/A.9 線形独立なベクトルの張る空間/A.10 行列の列空間と零空間 |
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内容細目
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