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適応フィルタ - 適応フィルタリングによるコンピュータビジョンの強化 - cover
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適応フィルタ - 適応フィルタリングによるコンピュータビジョンの強化

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

適応フィルターとは
 
線形フィルターを備え、可変パラメーターによって制御される伝達関数と、最適化手法に従ってそれらのパラメーターを変更する手段を備えたシステムは、一般に適応フィルターと呼ばれます。適応フィルタの大部分はデジタル フィルタです。これは、最適化手法が複雑であるためです。一部のアプリケーションでは、目的の処理操作の一部のパラメーターが事前に不明であるか、頻繁に変更される可能性があるため、適応フィルターの利用が必要になります。閉ループ適応フィルタの伝達関数の改良は、誤差信号の形でフィードバックを利用することによって達成されます。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: 適応フィルタ
 
第 2 章: 信号対雑音比
 
第 3 章: 加法的ホワイト ガウス ノイズ
 
第 4 章: 線形弾性
 
第 5 章: スライディングモード制御
 
第 6 章: 配列の処理
 
第 7 章: 自己回帰モデル
 
第 8 章: 最小平均二乗フィルタ
 
第 9 章: 再帰的最小二乗フィルター
 
第 10 章: 適応線形ニューロン / 適応線形要素
 
(ii) 適応フィルタに関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野における適応フィルターの使用例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の適応フィルターに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
Disponível desde: 30/04/2024.
Comprimento de impressão: 151 páginas.

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    ポラリトン - 高度なエネルギー変換のための光の利用

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    「ポラリトン」という本は、ナノスケール プラズモニック モーターの複雑で魅力的な世界を掘り下げ、凝縮物質物理学とナノテクノロジーの最先端の現象を探求しています。理論と実際の応用を融合したこの本は、ナノスケール分野における現在の研究と技術革新を前進させるために不可欠な主要なトピックに対する読者の理解を深めます。専門家、学生、愛好家のいずれであっても、この本は知識を広げ、この分野の将来の進歩を刺激するでしょう。
     
    章の概要:
     
    1: ポラリトン: この章では、ナノスケールのプラズモニック モーターを理解する上で基礎となるポラリトン (光子と励起子の結合から形成される準粒子) の概念を紹介します。
     
    2: 多重励起子生成: この章では、多重励起子生成のメカニズムを探求し、ナノスケール プラズモニック領域の重要な領域であるオプトエレクトロニクス デバイスの効率を高める上でのその重要性を説明します。
     
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    8: ポラリトンレーザー: この章では、ポラリトンレーザーの概念について説明し、ナノフォトニクスの分野における重要な進歩である、より効率的なレーザーを作成するためのポラリトンレーザーの可能性に焦点を当てます。
     
    9: ダビドフソリトン: この章では、エネルギー輸送を記述する非線形方程式の解であるダビドフソリトンを紹介します。これは、ナノスケールシステムにおけるポラリトンの制御に重要な用途があります。
     
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    16: ポーラリトンのボーズ アインシュタイン凝縮: この章では、ポーラリトンがボーズ アインシュタイン凝縮を起こす条件について説明します。ボーズ アインシュタイン凝縮は、ナノスケール システムにおける超流体のような挙動を理解するための重要な現象です。
     
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    19: 準粒子のボーズ・アインシュタイン凝縮: プラズモニックシステム向け量子技術の開発における重要な概念であるボーズ・アインシュタイン凝縮プロセスにおける準粒子の役割を深く掘り下げます。
     
    20: デビッド・スノーク: デビッド・スノークのポラリトン凝縮の分野への貢献とオプトエレクトロニクス技術におけるその役割に焦点を当て、この章では彼の画期的な研究を詳細に探究します。
     
    21: 励起子: 励起子は、ポラリトンの形成に重要な役割を果たす重要な準粒子として再考され、ナノスケールのプラズモニックアプリケーションに重要な意味を持ちます。
     
    この本は、ナノフォトニクス、凝縮物質物理学、ナノスケールの分野で働いている人や研究している人にとっては欠かせないリソースです。
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  • 遺伝的アルゴリズム - 基礎と応用 - cover

    遺伝的アルゴリズム - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    遺伝的アルゴリズムとは
     
    コンピュータ サイエンスとオペレーションズリサーチの分野では、遺伝的アルゴリズム (ga) は自然選択のプロセスをモデルにしたメタヒューリスティックです。 進化的アルゴリズム (ea) のサブカテゴリであり、より広いカテゴリです。 遺伝的アルゴリズムは、突然変異、交叉、選択などの生物学にヒントを得た演算子に依存して、最適化や問題の検索に対する高品質のソリューションを開発するためによく使用されます。 これは、遺伝的プログラミングの使用によって実現されます。 ga のアプリケーションには、最適化によるデシジョン ツリーの効率の向上、数独パズルの解読、ハイパーパラメータの最適化、因果関係の推論、その他の同様のタスクが含まれますが、これらに限定されません。
     
    どのようなメリットがあるか 
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 遺伝的アルゴリズム
     
    第 2 章: 遺伝的プログラミング
     
    第 3 章: パーティクル フィルター
     
    第 4 章: スキーマ (遺伝的アルゴリズム)
     
    第 5 章: 普遍的なダーウィニズム
     
    第 6 章: メタヒューリスティック
     
    第 7 章: 学習分類器システム
     
    第 8 章: ルールベースの機械学習
     
    第 9 章: 遺伝的表現
     
    第 10 章: 適応度関数
     
    (ii) 遺伝的アルゴリズムに関する一般のよくある質問に答えます。
     
    (iii) 多くの分野での遺伝的アルゴリズムの使用例の実例。
     
    (iv) ) 遺伝的アルゴリズムのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の遺伝的アルゴリズムに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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