Noise filtering for big data analytics
This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional import...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Bhattacharyya, Souvik [herausgeberIn] Ghosh, Koushik [herausgeberIn] |
|---|---|
| Körperschaften: |
Walter de Gruyter GmbH & Co. KG [Verlag] |
| Format: |
E-Book |
|---|---|
| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Berlin: De Gruyter ; 2022 © 2022 |
|---|---|
| Zeitschrift/Reihe: |
De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences - volume 12 |
| Rechteinformationen: |
Restricted Access |
|---|
| Schlagwörter: |
Angewandte Mathematik / Big Data / Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen |
|---|---|
| Schlagwörter: |
| Systematik: |
|
|---|
| Umfang: |
1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) ; Illustrationen |
|---|
| Weitere Ausgabe: |
Erscheint auch als Druckausgabe: Noise filtering for Big Data Analytics - Berlin : De Gruyter, 2022 |
|---|
| Reihe: |
De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences ; volume 12 |
|---|
| Links: | |
|---|---|
| ISBN: |
978-3-11-069726-1 978-3-11-069721-6 |
| DOI / URN: |
10.1515/9783110697216 |
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| Katalog-ID: |
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| 505 | 8 | 0 | |t Preface |
| 505 | 8 | 0 | |t Contents |
| 505 | 8 | 0 | |t About the Editors |
| 505 | 8 | 0 | |t Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising |
| 505 | 8 | 0 | |t Secret sharing scheme in defense and big data analytics |
| 505 | 8 | 0 | |t Recent advances in digital image smoothing: A review |
| 505 | 8 | 0 | |t Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration |
| 505 | 8 | 0 | |t Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory |
| 505 | 8 | 0 | |t Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering |
| 505 | 8 | 0 | |t Importance and use of digital filters in digital image processing |
| 505 | 8 | 0 | |t Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising |
| 505 | 8 | 0 | |t Acknowledgement |
| 505 | 8 | 0 | |t Index |
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| 520 | |a This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. | ||
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Berlin De Gruyter [2022] © 2022 1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. In English COMPUTERS / Information Technology s (DE-588)4142443-8 (DE-627)105613142 (DE-576)209718811 Angewandte Mathematik gnd s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd (DE-627) Bhattacharyya, Souvik herausgeberin edt Ghosh, Koushik herausgeberin edt Walter de Gruyter GmbH & Co. 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Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 18-07-22 120 01 0715 4178948814 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 13-08-22 122 01 0897 4168883396 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 130 01 0700 4169358295 OLR-deGruyter-EBA-EBKALL Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 140 01 0839 4168981886 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 147 01 3528 4169372182 OLR-EBS-DG Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 164 01 0916 3974320431 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-DEGRUYTER Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 06-09-21 264 01 3264 416907288X OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 285 01 0517 4590289342 OLR-GRUY-TEST Zugriff zeitlich begrenzt (EBS) Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-10-24 370 01 4370 4168772721 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 18-07-22 736 01 4736 4493886722 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4169481828 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-07-22 2006 01 DE-14 4426210771 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2008 01 DE-24 4234267171 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp *** Volltext-Zugang für registrierte Benutzer in der Bibliothek und von außen l01 16-12-22 2010 01 DE-15 442600084X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2015 01 DE-93# 3964643335 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 10-08-21 2020 01 DE-Ch1 4438713323 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460386828 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 458539527X 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490186673 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438713331 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9783110697261 EPUB 978-3-11-069726-1 9783110697216 PDF 978-3-11-069721-6 10.1515/9783110697216 doi (DE-627)1766045960 (DE-599)KXP1766045960 (OCoLC)1263242709 (DE-B1597)546521 (EBP)080198341 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE COM004000;BISACCOM032000 bisacsh ST 271 rvk (DE-625)rvk/143639: 31.80 bkl Noise filtering for big data analytics Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh (eds.) Berlin De Gruyter [2022] © 2022 1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. In English COMPUTERS / Information Technology s (DE-588)4142443-8 (DE-627)105613142 (DE-576)209718811 Angewandte Mathematik gnd s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd (DE-627) Bhattacharyya, Souvik herausgeberin edt Ghosh, Koushik herausgeberin edt Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110697094 Erscheint auch als print 9783110697094 Erscheint auch als Druckausgabe Noise filtering for Big Data Analytics Berlin : De Gruyter, 2022 VIII, 156 Seiten (DE-627)1717711537 9783110697094 3110697092 De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 12 (DE-627)1034123068 (DE-576)512110026 (DE-600)2946107-8 2626-5435 ns https://doi.org/10.1515/9783110697216 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110697216 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110697216/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1810160340 ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG ZDB-23-DEI 2022 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DGG 2021 ZDB-23-DGG 2022 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2008 ISIL_DE-24 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 271 Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) (DE-627)127087747X (DE-625)rvk/143639: (DE-576)20087747X 31.80 Angewandte Mathematik SEPA (DE-627)106419005 BO 045F 004 21 01 0046 4172480772 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-07-22 22 01 0018 4169152441 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 18-07-22 23 01 0830 4169195507 olr-degruyter3 i z 18-07-22 24 01 0008 416929517X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-07-22 32 01 3400 4205517874 09 Internet INF 2022 --%%-- --%%-- Campuslizenz TU Ilmenau k 04-01-23 34 01 3551 4274074439 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-02-23 60 01 0705 3978121026 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 15-09-21 62 01 0028 3974889787 OLR-DEI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 4420264276 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. 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Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz z 18-07-22 120 01 0715 4178948814 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 13-08-22 122 01 0897 4168883396 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 130 01 0700 4169358295 OLR-deGruyter-EBA-EBKALL Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 140 01 0839 4168981886 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-22 285 01 0517 4590289342 OLR-GRUY-TEST Zugriff zeitlich begrenzt (EBS) Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-10-24 370 01 4370 4168772721 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 18-07-22 736 01 4736 4493886722 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4169481828 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-07-22 2006 01 DE-14 4426210771 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2008 01 DE-24 4234267171 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp *** Volltext-Zugang für registrierte Benutzer in der Bibliothek und von außen l01 16-12-22 2010 01 DE-15 442600084X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2015 01 DE-93# 3964643335 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 10-08-21 2020 01 DE-Ch1 4438713323 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460386828 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 458539527X 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490186673 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438713331 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9783110697261 EPUB 978-3-11-069726-1 9783110697216 PDF 978-3-11-069721-6 10.1515/9783110697216 doi (DE-627)1766045960 (DE-599)KXP1766045960 (OCoLC)1263242709 (DE-B1597)546521 (EBP)080198341 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE COM004000;BISACCOM032000 bisacsh ST 271 rvk (DE-625)rvk/143639: 31.80 bkl Noise filtering for big data analytics Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh (eds.) Berlin De Gruyter [2022] © 2022 1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. In English COMPUTERS / Information Technology s (DE-588)4142443-8 (DE-627)105613142 (DE-576)209718811 Angewandte Mathematik gnd s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd (DE-627) Bhattacharyya, Souvik herausgeberin edt Ghosh, Koushik herausgeberin edt Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110697094 Erscheint auch als print 9783110697094 Erscheint auch als Druckausgabe Noise filtering for Big Data Analytics Berlin : De Gruyter, 2022 VIII, 156 Seiten (DE-627)1717711537 9783110697094 3110697092 De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 12 (DE-627)1034123068 (DE-576)512110026 (DE-600)2946107-8 2626-5435 ns https://doi.org/10.1515/9783110697216 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110697216 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110697216/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1810160340 ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG ZDB-23-DEI 2022 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DGG 2021 ZDB-23-DGG 2022 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2008 ISIL_DE-24 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 271 Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) (DE-627)127087747X (DE-625)rvk/143639: (DE-576)20087747X 31.80 Angewandte Mathematik SEPA (DE-627)106419005 BO 045F 004 21 01 0046 4172480772 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-07-22 22 01 0018 4169152441 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 18-07-22 23 01 0830 4169195507 olr-degruyter3 i z 18-07-22 24 01 0008 416929517X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-07-22 32 01 3400 4205517874 09 Internet INF 2022 --%%-- --%%-- Campuslizenz TU Ilmenau k 04-01-23 34 01 3551 4274074439 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-02-23 60 01 0705 3978121026 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 15-09-21 62 01 0028 3974889787 OLR-DEI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 4420264276 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 18-07-22 736 01 4736 4493886722 DeGryuterEBS2024 verv zeg 29-02-24 2001 01 DE-21 4169481828 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 18-07-22 2006 01 DE-14 4426210771 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 05-12-23 2008 01 DE-24 4234267171 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp *** Volltext-Zugang für registrierte Benutzer in der Bibliothek und von außen l01 16-12-22 2010 01 DE-15 442600084X 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 05-12-23 2015 01 DE-93# 3964643335 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 10-08-21 2020 01 DE-Ch1 4438713323 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 15-12-23 2027 01 DE-105 4460386828 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 17-01-24 2044 01 DE-751 458539527X 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4490186673 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 22-02-24 2050 01 DE-Zi4 4438713331 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9783110697261 EPUB 978-3-11-069726-1 9783110697216 PDF 978-3-11-069721-6 10.1515/9783110697216 doi (DE-627)1766045960 (DE-599)KXP1766045960 (OCoLC)1263242709 (DE-B1597)546521 (EBP)080198341 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE COM004000;BISACCOM032000 bisacsh ST 271 rvk (DE-625)rvk/143639: 31.80 bkl Noise filtering for big data analytics Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh (eds.) Berlin De Gruyter [2022] © 2022 1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. In English COMPUTERS / Information Technology s (DE-588)4142443-8 (DE-627)105613142 (DE-576)209718811 Angewandte Mathematik gnd s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd (DE-627) Bhattacharyya, Souvik herausgeberin edt Ghosh, Koushik herausgeberin edt Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110697094 Erscheint auch als print 9783110697094 Erscheint auch als Druckausgabe Noise filtering for Big Data Analytics Berlin : De Gruyter, 2022 VIII, 156 Seiten (DE-627)1717711537 9783110697094 3110697092 De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 12 (DE-627)1034123068 (DE-576)512110026 (DE-600)2946107-8 2626-5435 ns https://doi.org/10.1515/9783110697216 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110697216 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110697216/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1810160340 ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG ZDB-23-DEI 2022 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DGG 2021 ZDB-23-DGG 2022 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2008 ISIL_DE-24 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 271 Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) (DE-627)127087747X (DE-625)rvk/143639: (DE-576)20087747X 31.80 Angewandte Mathematik SEPA (DE-627)106419005 BO 045F 004 21 01 0046 4172480772 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-07-22 22 01 0018 4169152441 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 18-07-22 23 01 0830 4169195507 olr-degruyter3 i z 18-07-22 24 01 0008 416929517X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 18-07-22 32 01 3400 4205517874 09 Internet INF 2022 --%%-- --%%-- Campuslizenz TU Ilmenau k 04-01-23 34 01 3551 4274074439 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-02-23 60 01 0705 3978121026 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 15-09-21 62 01 0028 3974889787 OLR-DEI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 4420264276 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. 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9783110697261 EPUB 978-3-11-069726-1 9783110697216 PDF 978-3-11-069721-6 10.1515/9783110697216 doi (DE-627)1766045960 (DE-599)KXP1766045960 (OCoLC)1263242709 (DE-B1597)546521 (EBP)080198341 DE-627 ger DE-627 rda eng XA-DE-BE XA-DE COM004000;BISACCOM032000 bisacsh ST 271 rvk (DE-625)rvk/143639: 31.80 bkl Noise filtering for big data analytics Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh (eds.) Berlin De Gruyter [2022] © 2022 1 Online-Ressource (VIII, 156 Seiten) Illustrationen Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization star This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. In English COMPUTERS / Information Technology s (DE-588)4142443-8 (DE-627)105613142 (DE-576)209718811 Angewandte Mathematik gnd s (DE-588)4802620-7 (DE-627)472310364 (DE-576)216543657 Big Data gnd s (DE-588)4033447-8 (DE-627)106257188 (DE-576)209002050 Künstliche Intelligenz gnd s (DE-588)4193754-5 (DE-627)105224782 (DE-576)21008944X Maschinelles Lernen gnd (DE-627) s (DE-588)4428654-5 (DE-627)216935180 (DE-576)212347217 Data Mining gnd (DE-627) Bhattacharyya, Souvik herausgeberin edt Ghosh, Koushik herausgeberin edt Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Verlag (DE-588)10095502-2 (DE-627)478082134 (DE-576)200141279 pbl 9783110697094 Erscheint auch als print 9783110697094 Erscheint auch als Druckausgabe Noise filtering for Big Data Analytics Berlin : De Gruyter, 2022 VIII, 156 Seiten (DE-627)1717711537 9783110697094 3110697092 De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 12 (DE-627)1034123068 (DE-576)512110026 (DE-600)2946107-8 2626-5435 ns https://doi.org/10.1515/9783110697216 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783110697216 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783110697216/original X:GRUY Verlag Cover (DE-627)1810160340 ZDB-23-DEI 2021 ZDB-23-DGG ZDB-23-DEI 2022 EBA-CL-CHCOMSGSEN EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-CHCOMSGSEN EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESTMALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DGG 2021 ZDB-23-DGG 2022 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_32 ISIL_DE-Ilm1 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2008 ISIL_DE-24 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93# GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2061 ISIL_DE-520 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV ExPruef ST 271 Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) Informatik Monografien Software und -entwicklung Datenbanken, Datenbanksysteme, Data base management, Informationssysteme Einzelne Datenbanksprachen und Datenbanksysteme (A-Z) (DE-627)127087747X (DE-625)rvk/143639: (DE-576)20087747X 31.80 Angewandte Mathematik SEPA (DE-627)106419005 BO 045F 004 21 01 0046 4172480772 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 25-07-22 22 01 0018 4169152441 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 18-07-22 23 01 0830 4169195507 olr-degruyter3 i z 18-07-22 24 01 0008 416929517X 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4178948814</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-08-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">4168883396</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index |
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Frontmatter Preface Contents About the Editors Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising Secret sharing scheme in defense and big data analytics Recent advances in digital image smoothing: A review Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering Importance and use of digital filters in digital image processing Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising Acknowledgement Index rvk ST 271 bkl 31.80 misc COMPUTERS / Information Technology gnd Angewandte Mathematik gnd Big Data gnd Künstliche Intelligenz gnd Maschinelles Lernen gnd Data Mining 2001 eBook-DeGruyter-EBS-2021-2022 2027 ebook Noise filtering for big data analytics De Gruyter series on the applications of mathematics in engineering and information sciences volume 12 |
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This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. |
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This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. |
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This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. |
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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4178948814</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-08-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">4168883396</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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