TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Editorial Numerical Linear Algebra in Signal Processing Applications"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Editorial Numerical Linear Algebra in Signal Processing Applications | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 26914 3 pages doi 2007 26914 Editorial Numerical Linear Algebra in Signal Processing Applications Nicola Mastronardi 1 Gene H. Golub 2 Shivkumar Chandrasekaran 3 Marc Moonen 4 Paul Van Dooren 5 and Sabine Van Huffel4 1 Istituto per le Applicazioni del Calcolo M. Picone sede di Bari Consiglio Nazionale delle Ricerche Via G. Amendola 122 D I-70126 Bari Italy 2 Department of Computer Science Stanford University Gates Building 2B Room 280 Stanford CA 94305-9025 USA 3 Department of Electrical and Computer Engineering University of California Santa Barbara CA93106 USA 4 Department of Electrical Engineering Katholieke Universiteit Leuven Kasteelpark Arenberg 10 bus 2446 B-3001 Leuven-Heverlee Belgium 5 Department ofMathematical Engineering Catholic University of Louvain Batiment Euler Avenue Georges Lemaitre 4 B-1348 Leuven-Heverlee Belgium Received 27 September 2007 Accepted 27 September 2007 Copyright 2007 Nicola Mastronardi et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. The cross-fertilization between numerical linear algebra and digital signal processing has been very fruitful in the last decades. In particular signal processing has been making increasingly sophisticated use of linear algebra on both theoretical and algorithmic fronts. The interaction between them has been growing leading to many new algorithms. In particular numerical linear algebra tools such as eigenvalue and singular value decomposition and their higher-extensions least squares total least squares recursive least squares regularization orthogonality and projections are the kernels of powerful and numerically robust algorithms in many signal processing applications. This special issue contains contributions written

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.