Praktische Informationstechnik mit C#

Scientific Computing, Computational Intelligence und Computational Engineering sind zentrale Methoden der modernen Informationstechnik. Hinter diesen Begriffen stehen verschiedene Konzepte der digitalen Informationsverarbeitung, die z.B. bei der Analyse von Messwertreihen, der Simulation von elektrischen Ausgleichsvorgängen oder bei der automatischen Schrifterkennung zum Einsatz kommen.

Der Autor gibt eine fundierte Darstellung der theoretischen Grundlagen und der softwaretechnischen Umsetzung dieser Methoden anhand konkreter Code-Beispiele in C#. Entsprechend dem breiten Anwendungsspektrum der Informationstechnik werden dabei recht unterschiedliche Themen betrachtet: Frequenzanalyse und statistische Analyseverfahren, Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme sowie Methoden der Simulationstechnik.

Das vorliegende Buch wendet sich vornehmlich an Ingenieure und Softwareentwickler. Die anwendungsorientierte Beschreibung der Grundlagen erleichtert das Verständnis, ohne jedoch auf Exaktheit zu verzichten.

Fundierte Darstellung wesentlicher Grundlagen der Informationstechnik Implementierung zentraler Methoden mittels C# Hervorragend geeignet für Ingenieure in der Berufspraxis Includes supplementary material: sn.pub/extras

Autorentext
Dr. Oliver Kluge:

Studium der Elektrotechnik an der TU Berlin

Studentischer Mitabeiter im Bereich Hardware- und Softwareeentwicklung an verschiedenen Instituten der TU Berlin

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Energie- und Automatisierungstechnik und Lehrbeauftragter am Institut für Elektrotechnik der TU Berlin

Dort auch Promotion zum Dr.-Ing.

Seit 6 Jahren Software- und Firmware-Entwicklung in der Automatisierungstechnik

Inhalt
Digitale Signalverarbeitung.- Fourier-Reihen.- DFT.- IDFT.- FFT.- Zeit-Frequenz-Analyse.- Digitale Filter.- Übertragungsfunktion.- Statistische Signalverarbeitung.- Rauschen.- Zufallszahlen.- Histogramme.- Streudiagramme.- Kenngrößen der Statistik.- Korrelation.- Nichtlineare Filterung.- Methoden der künstlichen Intelligenz.- Künstliche Neuronale Netze.- Fuzzy-Systeme.- Evolutionäre Optimierung.- Simulationstechnik.- Modellbildung.- Numerische Lösung von Differentialgleichungen.- Monte-Carlo-Methoden.- Zelluläre Automaten.- Aufbau von Netzwerken.- TCP/IP.- UDP.- Sockets. Netzwerkprogrammierung.- Webservices.