Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This textbook provides a systematical introduction of Bayesian signal processing from Bayesian parameter estimation, factor graph, and message passing to sparse Bayesian inference (compressive sensing). The book not only provides a systematical introduction of the theory and methods in Bayesian inference, but also discusses advanced Bayesian inference methods recently developed for future wireless systems and its applications in emerging wireless technologies, including massive MIMO, wireless localization, integrated sensing and communications, etc. The authors include a unified framework to incorporate different Bayesian inference methods/algorithms, and a thorough comparison of the pros and cons of different Bayesian inference methods/algorithms and their application scenarios in wireless network and IoT. The authors offer classroom materials such as homework problems, course projects, a solutions manual, PowerPoint slides, and sample code. The book is intended for senior undergraduates, graduate and advanced graduate students and is also suitable for industry researchers.