Nonlinear Signal Processing Based on Reproducing Kernel Hilbert Space

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2010, 2010

3838313089 / 9783838313085

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Over the last few decades, there has been much research on reproducing kernel Hilbert space (RKHS) for machine learning. This monograph applies RKHS for nonlinear signal processing. It proposes a new statistical descriptor, called correntropy, to characterize the higher order statistical information and nonlinearity intrinsic to random processes. Correntropy and centered correntropy functions can be formulated as 'generalized' correlation and covariance functions on nonlinearly transformed random signals via the data independent kernel functions. Those nonlinearly transformed signals appear on the sphere in the reproducing kernel Hilbert space induced by the kernel functions if isotropic kernel functions are used. The book offers new insights into the application of RKHS in nonlinear signal processing. Graduate students, professionals and researchers who are working on nonlinear signal processing and machine learning will find insightful information from the book. 164 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783838313085

Título
Nonlinear Signal Processing Based on Reproducing Kernel Hilbert Space
Autor
Jianwu Xu
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3838313089
ISBN 13
9783838313085
Peso del artículo
262 gramos
Dimensiones
220x150x10 mm

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