База данных: База IPR
Беті 1, Нәтижелерін: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
143008
Сараджишвили, С. Э.
Цифровая обработка многомерных сигналов и Большие Данные : учебное пособие / Сараджишвили С. Э. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 183 с. - ISBN 978-5-7422-7890-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.940
Кл.слова (ненормированные):
big data -- z-преобразование -- бих-фильтр -- большие данные -- ких-фильтр -- многомерный сигнал -- программная инженерия -- фурье-преобразование -- цифровая обработка
Аннотация: Соответствует специальности 09.04.04 «Программная инженерия». Учебное пособие содержит последовательное изложение теоретических основ цифровой обработки многомерных сигналов. Рассматриваются характеристики систем, многомерные Фурье- и Z-преобразования для анализа сигналов и систем, вопросы быстрых алгоритмов фильтрации, особенности построения многомерных КИХ- и БИХ-фильтров, а также использования Microsoft Power BI в цифровой обработке многомерных сигналов. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки магистров «Системный анализ и управление», «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника». Также может использоваться в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.
Доп.точки доступа:
Воронков, И. А.
Сараджишвили, С. Э.
Цифровая обработка многомерных сигналов и Большие Данные : учебное пособие / Сараджишвили С. Э. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 183 с. - ISBN 978-5-7422-7890-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
big data -- z-преобразование -- бих-фильтр -- большие данные -- ких-фильтр -- многомерный сигнал -- программная инженерия -- фурье-преобразование -- цифровая обработка
Аннотация: Соответствует специальности 09.04.04 «Программная инженерия». Учебное пособие содержит последовательное изложение теоретических основ цифровой обработки многомерных сигналов. Рассматриваются характеристики систем, многомерные Фурье- и Z-преобразования для анализа сигналов и систем, вопросы быстрых алгоритмов фильтрации, особенности построения многомерных КИХ- и БИХ-фильтров, а также использования Microsoft Power BI в цифровой обработке многомерных сигналов. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки магистров «Системный анализ и управление», «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника». Также может использоваться в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.
Доп.точки доступа:
Воронков, И. А.
2.
Подробнее
136234
Cheremukhin, A. D.
Big Data : study aid / Cheremukhin A. D. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 464 с. - ISBN 978-5-4497-2589-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
big data -- data analysis -- database -- network -- programming
Аннотация: The study aid discusses the main problems of data analysis and algorithms for solving them using the R language. The features of working with basic and complex graphs, regression models, etc. are revealed. For each topic, 2 variants of practical tasks have been developed, performed using R on the basis of artificially created databases. The study aid contains theoretical and practical courses and is aimed at students studing the disciplines “Big Data”, “Programming in the R language.” It will be useful for secondary vocational education and higher education students, graduate students, as well as teachers interested in data analysis algorithms.
Cheremukhin, A. D.
Big Data : study aid / Cheremukhin A. D. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 464 с. - ISBN 978-5-4497-2589-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
big data -- data analysis -- database -- network -- programming
Аннотация: The study aid discusses the main problems of data analysis and algorithms for solving them using the R language. The features of working with basic and complex graphs, regression models, etc. are revealed. For each topic, 2 variants of practical tasks have been developed, performed using R on the basis of artificially created databases. The study aid contains theoretical and practical courses and is aimed at students studing the disciplines “Big Data”, “Programming in the R language.” It will be useful for secondary vocational education and higher education students, graduate students, as well as teachers interested in data analysis algorithms.
Беті 1, Нәтижелерін: 2