Kreuzkorrelation: Muster in der Computer Vision entschlüsseln

Was ist Kreuzkorrelation


In der Signalverarbeitung ist Kreuzkorrelation ein Maß für die Ähnlichkeit zweier Serien als Funktion der Verschiebung der einen relativ zur anderen. Dies wird auch als gleitendes Skalarprodukt oder gleitendes Innenprodukt bezeichnet. Es wird üblicherweise zum Durchsuchen eines langen Signals nach einem kürzeren, bekannten Merkmal verwendet. Es findet Anwendung in den Bereichen Mustererkennung, Einzelpartikelanalyse, Elektronentomographie, Mittelwertbildung, Kryptoanalyse und Neurophysiologie. Die Kreuzkorrelation ähnelt in ihrer Natur der Faltung zweier Funktionen. Bei einer Autokorrelation, also der Kreuzkorrelation eines Signals mit sich selbst, wird es immer eine Spitze mit einer Verzögerung von Null geben, und ihre Größe entspricht der Signalenergie.


Wie Sie wollen Nutzen


(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kreuzkorrelation


Kapitel 2: Autokorrelation


Kapitel 3: Kovarianzmatrix


Kapitel 4: Schätzung von Kovarianzmatrizen


Kapitel 5: Kreuzkovarianz


Kapitel 6: Autokovarianz


Kapitel 7: Bayesianische Variationsmethoden


Kapitel 8: Normale Gammaverteilung


Kapitel 9: Erwartungsmaximierungsalgorithmus


Kapitel 10: Griffiths Ungleichheit


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kreuzkorrelation.


(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Kreuzkorrelation in vielen Bereichen.


An wen sich dieses Buch richtet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die für jede Art von Kreuzkorrelation über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten.


 


 

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Kreuzkorrelation: Muster in der Computer Vision entschlüsseln

Was ist Kreuzkorrelation


In der Signalverarbeitung ist Kreuzkorrelation ein Maß für die Ähnlichkeit zweier Serien als Funktion der Verschiebung der einen relativ zur anderen. Dies wird auch als gleitendes Skalarprodukt oder gleitendes Innenprodukt bezeichnet. Es wird üblicherweise zum Durchsuchen eines langen Signals nach einem kürzeren, bekannten Merkmal verwendet. Es findet Anwendung in den Bereichen Mustererkennung, Einzelpartikelanalyse, Elektronentomographie, Mittelwertbildung, Kryptoanalyse und Neurophysiologie. Die Kreuzkorrelation ähnelt in ihrer Natur der Faltung zweier Funktionen. Bei einer Autokorrelation, also der Kreuzkorrelation eines Signals mit sich selbst, wird es immer eine Spitze mit einer Verzögerung von Null geben, und ihre Größe entspricht der Signalenergie.


Wie Sie wollen Nutzen


(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kreuzkorrelation


Kapitel 2: Autokorrelation


Kapitel 3: Kovarianzmatrix


Kapitel 4: Schätzung von Kovarianzmatrizen


Kapitel 5: Kreuzkovarianz


Kapitel 6: Autokovarianz


Kapitel 7: Bayesianische Variationsmethoden


Kapitel 8: Normale Gammaverteilung


Kapitel 9: Erwartungsmaximierungsalgorithmus


Kapitel 10: Griffiths Ungleichheit


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kreuzkorrelation.


(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Kreuzkorrelation in vielen Bereichen.


An wen sich dieses Buch richtet


Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die für jede Art von Kreuzkorrelation über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten.


 


 

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Was ist Kreuzkorrelation


In der Signalverarbeitung ist Kreuzkorrelation ein Maß für die Ähnlichkeit zweier Serien als Funktion der Verschiebung der einen relativ zur anderen. Dies wird auch als gleitendes Skalarprodukt oder gleitendes Innenprodukt bezeichnet. Es wird üblicherweise zum Durchsuchen eines langen Signals nach einem kürzeren, bekannten Merkmal verwendet. Es findet Anwendung in den Bereichen Mustererkennung, Einzelpartikelanalyse, Elektronentomographie, Mittelwertbildung, Kryptoanalyse und Neurophysiologie. Die Kreuzkorrelation ähnelt in ihrer Natur der Faltung zweier Funktionen. Bei einer Autokorrelation, also der Kreuzkorrelation eines Signals mit sich selbst, wird es immer eine Spitze mit einer Verzögerung von Null geben, und ihre Größe entspricht der Signalenergie.


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(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:


Kapitel 1: Kreuzkorrelation


Kapitel 2: Autokorrelation


Kapitel 3: Kovarianzmatrix


Kapitel 4: Schätzung von Kovarianzmatrizen


Kapitel 5: Kreuzkovarianz


Kapitel 6: Autokovarianz


Kapitel 7: Bayesianische Variationsmethoden


Kapitel 8: Normale Gammaverteilung


Kapitel 9: Erwartungsmaximierungsalgorithmus


Kapitel 10: Griffiths Ungleichheit


(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kreuzkorrelation.


(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Kreuzkorrelation in vielen Bereichen.


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Product Details

BN ID: 2940168098311
Publisher: Eine Milliarde Sachkundig [German]
Publication date: 05/10/2024
Series: Computer Vision [German] , #49
Sold by: PUBLISHDRIVE KFT
Format: eBook
Pages: 143
File size: 4 MB
Language: German
From the B&N Reads Blog

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