Kernel Methods for Nonlinear Identification, Equalization and Separation of Signals

Kernel Methods for Nonlinear Identification, Equalization and Separation of Signals

En la última década, los métodos kernel (métodos núcleo) han demostrado ser técnicas muy eficaces en la resolución de problemas no lineales. Parte de su éxito puede atribuirse a su sólida base matemática dentro de los espacios de Hilbert generados por funciones kernel ("reproducing kernel Hilbe...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Vaerenbergh, Steven Van
Other Authors: Santamaría Caballero, Ignacio
Format: Doctoral Thesis
Language:English
Published: Universidad de Cantabria 2010
Subjects:
spectral clustering
multiple-input multiple-output systems (MIMO)
blind equalization of nonlinear systems
identification of nonlinear systems
signal processing
kernel methods
machine learning
análisis de correlaciones canónicas con kernels
separación ciega de fuentes post no lineal
filtrado adaptativo mediante Kernels
agrupamiento espectral
sistemas de múltiples entradas y múltiples salidas
igualación ciega de sistemas no lineales
identificación de sistemas no lineales
procesado de señal
métodos kernel
aprendizaje máquina
kernel adaptive filtering
postnonlinear blind source separation (BSS)
adaptive kernel canonical correlation analysis
Teoría de la Señal y Comunicaciones
512
621.3
Online Access:http://hdl.handle.net/10803/10673
http://nbn-resolving.de/urn:isbn:9788469306444

Internet

http://hdl.handle.net/10803/10673
http://nbn-resolving.de/urn:isbn:9788469306444

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