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Information Theoretic Learning-based Filter

Haiquan Zhao, Xinyan Hou, Xiaoqiang Long (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book provides a comprehensive and in-depth exploration of adaptive filtering algorithms based on the Information Theoretic Learning (ITL). As a powerful alternative to traditional second-order statistical methods, ITL-based adaptive filtering algorithms are particularly effective in dealing with non-Gaussian noise. The book systematically introduces core ITL criteria such as minimum error entropy and maximum correntropy and extends these principles to the field of multidimensional signal processing and nonlinear adaptive filtering, demonstrating their effectiveness through modeling real-world signals like wind speed and temperature. In addition to single-node filtering, this book thoroughly investigates distributed adaptive filtering, addressing collaborative learning across networked systems. It further integrates graph signal processing, allowing for efficient modeling and analysis of signals defined on irregular or structured domains. Together, these contributions showcase ITL as a unified and powerful learning framework, advancing adaptive filtering theory and methodology across linear, nonlinear, distributed, and graph-based signal processing environments.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
11.09.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032296221
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Haiquan Zhao, Xinyan Hou, Xiaoqiang Long
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Algorithms, Analysis and Applications
Schlagwörter
Adaptive Filtering, Correntropy, Maximum Correntropy Criterion, Combinatoric Correntropy Criterion, Asymmetric Correntropy Criterion, Correntropy with Variable Centern
Thema-Inhalt
TJF - Elektronik UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP) GPJ - Kodierungstheorie und Verschlüsselung (Kryptologie) GPF - Informationstheorie TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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