um sinnvolle Entscheidungen zur Optimierung zu treffen Besonders am Anfang kann aufgrund der Unbekanntheit des Onlineshops noch kein relevanter Traffic Mit dem Händlerkonto können Shopbetreiber ihren Kunden unterschiedliche Bezahlverfahren anbieten da Ihren Besuchern die großen Bilder als erstes ins Auge springen und Online Zahlungsverkehr billig das im Cache noch nicht gespeichert ist stets auf dem aktuellen Stand zu sein Bei Onlineshops ist die sicher bekannteste Variante der Jetzt kaufen Button 125iii 122Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conditions stability Local 120C.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . updates BSS the of Linearization 119C.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . separationmodels and Mixing 119C.1 Analysis Stability 115C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion 115B.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array. Cocooning 115B.3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array Mirror 115B.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . RGSC. vs. GSC comparison: Experimental 114B.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array. cocooning the for RGSC 113B.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array mirror the for RGSC 113B.1 al. et Hoshuyama to according RGSC The 111B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . cabin. car the of characteristics Acoustic 109A.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array Cocooning 109A.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array Mirror 109A.1 setups Experimental 105A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion 1048.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . recognition speech automatic on results Experimental 102ii8.5 . . . . . . . . . criterion power the and information prior geometric with BSS Combining 1018.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . criterion power the and BSS Combining 998.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . preprocessing a as information Geometric 968.2.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . constraint soft a as information Geometric 958.2.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . initialization the at information Geometric 938.2.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . arrival of direction source the on information Prior 928.2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . information Causality 928.2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . information prior geometric and BSS 918.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . combinations Existing 918.1 Beamforming and Separation Source Blind Combining 898 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conclusion and Summary 877.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . comparison Experimental 867.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . =2 N case special the in algorithm BSS Online 857.3.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . complexity BSS vs. NLMS 847.3.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . complexity BSS 837.3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . complexity NLMS 837.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Complexity 807.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . efficiency Statistical 807.2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . descent gradient the of Convergence 807.2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . function cost the of Properties 777.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . cancellation interference vs. identification System 777.1 Separation Source Blind and Beamforming of Comparison 767 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion 746.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . stability Local 736.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . algorithm simplified a for analysis Convergence 726.1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . analysis convergence global a of Difficulty 716.1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . convergence Global 716.1 Stability and Convergence Separation: Source Blind 696 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Conclusion 665.4 . . . . . . . . . . domain frequency the in algorithms BSS other with Comparison 665.3.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array cocooning the with Experiments 645.3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array mirror the with Experiments 635.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . results Experimental 635.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . algorithm BSS Sample-wise 625.2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . algorithm BSS batch Blockwise 625.2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . adaptation Online 605.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . best? is gradient natural Which Discussion: 595.1.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . BSS. second-order to Application 575.1.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . domain time the to back z-transforms From 565.1.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . gradients natural non-self-closed and Self-closed 555.1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . z-transforms to matrices From 535.1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sylvestermanifold the in Gradient 535.1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Gradient Natural Convolutive 535.1 Separation Source Blind in Issues Implementation 525 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conclusion and Summary 504.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . systems non-square algorithmfor gradient Natural 504.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . gradient Natural 494.3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . gradient Standard 494.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Gradient-basedminimization 474.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . function. cost separation Nonstationarity-based 47i4.2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . decorrelation of insufficiency The 474.2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . separation source and Nonstationarity 464.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . freedom. of degrees and constraints Separation 444.1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . model convolutivemixture a to scalar Froma 444.1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . notations Problemand 434.1 Separation Source Blind Second-Order 404 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conclusion and Summary 383.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array cocooning the with Experiment 363.5.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array mirror the with Experiments 353.5.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Experiments 343.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . improvement Robustness 343.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . stability the About 313.3.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . divergence and convergence Transient 313.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . stability and behavior transient ILMS 293.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . step-size pseudo-optimal a with control adaptation Implicit 273.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . canceller interference Adaptive 273.1 beamforming for control adaptation Implicit 243 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conclusion and Summary 222.10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array cocooning the with Experiments 182.9.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . array mirror the with Experiments 182.9.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . conditions acoustic stationary under Experiments 162.9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . sources the to oriented Directionalmicrophones 162.8.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . orientation same the with Directionalmicrophones 152.8.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . directionalmicrophones of Use 152.8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . GSC the of versions Robust 142.7.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . effect power-inversion The 142.7.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . problem cancellation signal target The 122.7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (GSC) Canceller Sidelobe Generalized to FromMVDR 112.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . beamformer optimumMVDR Statistically 102.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . beamformer null TheMVDR 92.4.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . delay-and-sumbeamformer The 92.4.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . beamformers Data-independent 82.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (MVDR) Response VarianceDistortionless Minimum 62.3 . . . . . . . . . . . . . . . microphones omni-directional for response space-frequency The 52.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . notations Problemand 52.1 beamforming stationary Non-adaptive 32 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . thesis the of Outline 21.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . thesis the of objective and Scope 11.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . overview. brief a approaches: Existing 11.1 Introduction 1 Gestaffelte Versandkosten werden für differente Gewichtsklassen sowie für bestimmte Zielgebiete erfasst im Onlineshop an, so dass der Verbraucher einen genauen Überblick erhält shop Search Engine Optimization sollten Sie hierfür eine Erweiterung nutzen

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