![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
![]() |
![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
![]() |
![]() | ||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
Выход | ![]() |
Ваш Login: "prodav". |
Раздел "Обработка сигналов и изображений\Wavelet Toolbox" "Вейвлеты, аппроксимация и статистические приложения" (перевод К.А.Алексеева) В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу 1.6. Синопсис Как показано в предисловии, целью написания настоящей книги является попытка введения читателя в теорию и практику вейвлет-анализа. Поэтому после непродолжительных примеров, приведенных в данной главе, перейдем к рассмотрению теории вейвлет-функций и, в частности, простейшего базиса, образованного вейвлетами, – базиса Хаара (гл. 2). Данный базис является достаточно удобным для введения в вопрос время-частотного многомасштабного анализа, а также отыскания общих черт и различий между вейвлет-анализом и анализом Фурье (гл. 3). Чистая теория вейвлет-функций приведена в гл. 5, тогда как основные принципы построения новых функций в пространствах вейвлетов – в гл. 6. Гл. 7 настоящей книги посвящена вопросам синтеза функций Добеши. Вопросы приближения данных и повышения сходимости алгоритмов приближения в пространстве Бесова рассмотрены в гл. 8, 9. Рассмотрение задач статистического оценивания с использованием вейвлет-функций и регрессионного моделирования данных проводится в гл. 10, 11. Вопросы реализации процедур вейвлет-анализа, а также вычислительные аспекты практики приложения вейвлетов к задачам статистики приведены в гл. 12. Коэффициенты вейвлет-фильтров, использованных для решения задач, упоминаемых в книге, а также доказательства некоторых теорем анализа приведены в приложении. В оглавление книги \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу |
|