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Adaptive Filtering Algorithms: New and Old

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Anteprima della tesi: Adaptive Filtering Algorithms: New and Old, Pagina 6
Chapter 1: Introduction 
network is potentially affected by the global activity of all neurons in the 
network. 
• Fault Tolerance. A neural network, implemented in hardware form, has 
the potential to be fault tolerant, or capable of robust computation, in 
the sense that its performance degrades gracefully under adverse 
operating conditions. 
• Neurobiological Analogy. The design of a neural network is motivated 
by analogy with the brain, which is a living proof that fault tolerant 
parallel processing is not only physically possible but also fast and 
powerful. Neurobiologists look to artificial neural networks as a 
research tool for interpretation of neurobiological phenomena. On the 
other hand, engineers look to neurobiology for new ideas to solve 
problems more complex than those based on conventional hard-wired 
design techniques. 
 
Progress in microcircuit design and production has resulted in very 
compact, economical, and reliable signal processors that rival biological 
nervous systems in size and are clearly superior to biological systems in 
speed. The result has been a very fast-growing field of applications for all 
types of digital processing, including adaptive processing. Current 
applications for adaptive systems are in such fields as image processing, 
speech recognition, radar, sonar, seismology, mechanical design, navigation 
systems, front-end signal processors and biomedical instrumentation. 
 
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Informazioni tesi

  Autore: Giovanni Vecchiato
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle telecomunicazioni
  Relatore: Davide Mattera
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 107

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