Fundamentals of Linear Algebra for Signal Processing
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Fundamentals of Linear Algebra for Signal Processing
Reilly, James
Springer International Publishing AG
01/2025
325
Dura
9783031689147
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Chapter 1. Fundamental Concepts.- Chapter 2. Eigenvalues, Eigenvectors and Correlation.- Chapter 3. The Singular Value Decomposition(SVD).- Chapter 4. The Quadratic Form.- Chapter 5. Gaussian Elimination and Associated Numerical Issues.- Chapter 6. The QR Decomposition.- Chapter 7. Linear Least Squares Estimation.- Chapter 8. The Rank Deficient Least Squares Problem.- Chapter 9. Regularization.- Chapter 10. Toeplitz Systems.
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Machine Learning;Engineering Mathematics;Toeplitz Systems;Algebra for Engineers;Signal Processing;Eigenvalues and Eigenvector;Process Control;QR Decomposition;Singular Value Decomposition (SVD);Linear Least Squares Estimation;Quadratic Form
Chapter 1. Fundamental Concepts.- Chapter 2. Eigenvalues, Eigenvectors and Correlation.- Chapter 3. The Singular Value Decomposition(SVD).- Chapter 4. The Quadratic Form.- Chapter 5. Gaussian Elimination and Associated Numerical Issues.- Chapter 6. The QR Decomposition.- Chapter 7. Linear Least Squares Estimation.- Chapter 8. The Rank Deficient Least Squares Problem.- Chapter 9. Regularization.- Chapter 10. Toeplitz Systems.
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