内容説明
信号処理や機械学習等の応用の立場から線形代数を学び直すための再入門書。応用で重要となる，固有値や特異値の持つ意味を徹底解説。
目次
第１章 ベクトルと行列
第２章 行列の特異値展開
第３章 ベクトル空間
第４章 線形方程式と最小二乗法
第５章 センサーアレイデータにおける信号とノイズの分離
第６章 時間領域での信号とノイズの分離
第７章 信号源推定
第８章 ベイズ機械学習の基礎
第９章 数値実験
付録 数学的補足
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
Sean
3
線形代数を使った信号処理手法を解説。基本はSVDを使う。2021/01/23
酒井 敦
0
線形代数を使った信号処理の解説である。まず、ノイズ除去に対して、特異値展開(別名特異値分析、SVD(Singular Value Decomposition)を用いて、周波数と時間空間での信号取得を説明している。そのあと、MUSICアルゴリズム(MUltiple SIgnal Classicication)を用いて、信号源推定(Beamforming)を紹介している。5Gで使われるMassive MIMOからは遠いが、少し近づいている気がする。少なくとも、MIMO論文の記号はあたりが付くようになる。2022/09/29
