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小波與小波變換導(dǎo)論:英文版

小波與小波變換導(dǎo)論:英文版

定 價(jià):¥29.00

作 者: (美)C.西德尼·伯羅斯等著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng): 經(jīng)典原版書庫
標(biāo) 簽: 傅里葉分析與小波分析

ISBN: 9787111159117 出版時(shí)間: 2005-04-01 包裝: 平裝
開本: 24cm 頁數(shù): 268 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書闡述了如何在信息處理、數(shù)值分析和數(shù)學(xué)建模中使用小波作為分析工具。本書把信號(hào)展開為基和框架,利用濾波器組作為算法描述。這種統(tǒng)一的觀點(diǎn)填補(bǔ)了現(xiàn)有小波文獻(xiàn)中的不足。本書給出經(jīng)典信息處理問題的最新以點(diǎn),特別強(qiáng)調(diào)從應(yīng)用角度出發(fā)的信號(hào)壓縮,涉及當(dāng)前研究的最新成果。本書可作為高年級(jí)本科生和研究生的教材,適用于信息處理、無線電通信、計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè),也適于從事相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)人員閱讀。本書前言本書詳盡地討論小波隱含的思想與小波的性質(zhì),并說明如何將小波作為信號(hào)處理、數(shù)值分析和數(shù)學(xué)建模的分析工具。我們力求采用工程師、科學(xué)工作者和應(yīng)用數(shù)學(xué)研究人員都容易接受的一種方式來闡述,既作為一種理論步驟,也作為一種可能的解決問題的實(shí)用方法。雖然這門學(xué)科的起源可以上溯到較早的年代,但重新引起人們的興趣并且有所進(jìn)展僅有幾年的光景。小波方面早期的研究工作是由Morlet、Grossmann、Meyer、Mallat以及其他一些人在20世紀(jì)80年代完成的,但是1988年IngridDaubechies[Dau88a]的論文才在信號(hào)處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)值分析等多個(gè)應(yīng)用數(shù)學(xué)界引起更多人的注意。許多早期工作是在法國[CGT89,Mey92a]和美國[Dau88a,RBC*92,Dau92,RV91]開展的。與很多新興學(xué)科一樣,開創(chuàng)工作同特定的應(yīng)用或傳統(tǒng)的理論框架有著緊密的聯(lián)系。本書中,我們將考察從應(yīng)用中抽象和從研究中發(fā)展出來的理論,并且討論這種理論同其他相關(guān)思想的關(guān)系。我們自己在信號(hào)處理方面的興趣和背景無疑會(huì)影響本書的闡述方式。小波研究的最新目標(biāo)是創(chuàng)建一組基本函數(shù)(或通稱為展開函數(shù))和變換,用以對(duì)某個(gè)函數(shù)或信號(hào)給出豐富的、有效的和有用的描述。如果信號(hào)被表示成時(shí)間的函數(shù),小波則在時(shí)間和頻率(或尺度)兩方面提供很有用的局部化。另外一個(gè)中心思想是多分辨,其中信號(hào)是通過細(xì)節(jié)的分辨而分解的。對(duì)于傅里葉級(jí)數(shù),選擇正弦函數(shù)作為基本函數(shù),然后考察所得展開式的性質(zhì)。對(duì)于小波分析,人們先提出欲求的性質(zhì),然后推導(dǎo)出基本函數(shù)。小波的基本函數(shù)所具備的一個(gè)重要性質(zhì)就是能夠提供多分辨分析。出于多種原因,通常要求基本函數(shù)是正交的。在這些目標(biāo)之下,你將會(huì)見到若干相關(guān)的技術(shù),包括傅里葉變換、快速傅里葉變換、離散傅里葉變換、Wigner分布、濾波器組、子帶編碼以及由此產(chǎn)生的其他信號(hào)展開式和信號(hào)處理方法。對(duì)于數(shù)學(xué)研究人員、科學(xué)工作者和工程師而言,基于小波的分析是新出現(xiàn)的一種令人興奮的問題求解工具。它天生就能與數(shù)字計(jì)算機(jī)配合,因?yàn)槠浠竞瘮?shù)是由求和而不是求積和求導(dǎo)定義的。與大多數(shù)傳統(tǒng)的展開式系統(tǒng)不同,小波分析的基本函數(shù)不是微分方程的解。就很多方面而言,它是我們多年來第一個(gè)真正意義上的新工具。事實(shí)上,使用小波和小波變換時(shí),需要采用一種新觀點(diǎn)和新方法來解釋我們?nèi)匀辉趯W(xué)習(xí)如何利用的表達(dá)形式。新近由Donoho、Johnstone、Coifman及其他人進(jìn)行的研究,為小波分析為何有如此廣泛的應(yīng)用和如此強(qiáng)大的功能增添了理論依據(jù),并且對(duì)仍在進(jìn)行的工作進(jìn)行了概括。他們證明了小波系統(tǒng)有著某些固有的普適優(yōu)勢(shì),而且對(duì)于一類廣泛的問題而言是接近最優(yōu)的[Don93b]。他們同時(shí)證明自適應(yīng)工具可用于創(chuàng)建特殊信號(hào)和信號(hào)類的特定小波系統(tǒng)。多分辨分解看起來是一種分離信號(hào)成分的方法,它比分析、處理和壓縮信號(hào)的其他方法更為優(yōu)越。由于離散小波變換能夠在不同的獨(dú)立尺度分解信號(hào),而且非常靈活,所以Burke把小波稱為“數(shù)學(xué)顯微鏡”[Bur94,Hub96]。正是因?yàn)檫@種強(qiáng)有力的和靈活的分解,在小波變換領(lǐng)域內(nèi),對(duì)信號(hào)的線性和非線性處理為信號(hào)的檢測(cè)、濾波和壓縮提供了各種新方法[Don93b,Don95,Don93a,Sai94b,WTWB97,Guo97]。同時(shí)這可以用來作為健壯數(shù)值算法的基礎(chǔ)。讀者也會(huì)看到這與數(shù)字信號(hào)處理的濾波器組理論之間有一種有趣的聯(lián)系和等價(jià)性[Vai92,AH92]。其實(shí),用濾波器組獲得的某些結(jié)果與用離散時(shí)間小波所得結(jié)果相同,而且這在信號(hào)處理界已由Vetterli、Vaidyanathan、Smith、Barnwell和其他人研究得到。濾波器組以及計(jì)算小波變換的大多數(shù)算法,是更為一般的多頻率系統(tǒng)和時(shí)變系統(tǒng)的組成部分。對(duì)于那些具有一定技術(shù)背景但對(duì)小波知之甚少或者全然不知的人而言,本書可作為一本入門書或自學(xué)輔導(dǎo)教材。假定讀者具備傅里葉級(jí)數(shù)和傅里葉變換、線性代數(shù)和矩陣論的知識(shí),同時(shí)假定讀者達(dá)到工學(xué)、理學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士的同等技術(shù)水平。掌握一定的信號(hào)處理知識(shí)對(duì)閱讀本書很有幫助,但并非是必需的。我們提出用實(shí)時(shí)變函數(shù)或復(fù)時(shí)變函數(shù)模擬一維信號(hào)的思想,但這樣的思想以及方法在二維、三維甚至四維的圖像表示和圖像處理中被證明也是有效的[SA92,Mal89a]。向量空間已證明是研究小波理論與應(yīng)用的天然工具。具有這個(gè)領(lǐng)域的某些背景知識(shí)是有益的,不過也可以在需要的時(shí)候補(bǔ)習(xí)。用某種小波軟件系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)是大有裨益的。書后附有MATLAB庫函數(shù)的程序,這些程序在我們的網(wǎng)站(在本前言后面提及)上也能找到。其他幾種軟件系統(tǒng)在第10章介紹。介紹小波理論有幾種不同的方式。我們選用連續(xù)時(shí)間信號(hào)或函數(shù)為級(jí)數(shù)展開式,同傅里葉分析中所用的傅里葉級(jí)數(shù)非常相似。我們從這種表達(dá)形式可以轉(zhuǎn)到一種離散變量(如某種信號(hào)的樣本)函數(shù)的展開式和濾波器組理論,以此有效地計(jì)算與解釋展開式系數(shù)。這種情況類似于離散傅里葉變換(DFT)及其有效實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換(FFT)。我們也可以從級(jí)數(shù)展開式獲得稱為連續(xù)小波變換的積分變換,這同傅里葉變換或傅里葉積分相似。我們感到,從級(jí)數(shù)展開式出發(fā)可以充分領(lǐng)悟小波理論,而且很容易看清小波分析與傅里葉分析之間的異同。本書分為若干相對(duì)自成一體的章節(jié)。前面幾章對(duì)離散小波變換(DWT,這種變換把信號(hào)展開為小波和尺度函數(shù)的級(jí)數(shù))進(jìn)行了非常全面的討論。后面幾章簡述離散小波變換的推廣及其應(yīng)用。各章均引用了許多其他著作,可以作為一種有注解的參考文獻(xiàn)。由于本書旨在作為小波變換的導(dǎo)論,而在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)積累了大量的文獻(xiàn),所以我們?cè)跁蟾缴弦粋€(gè)很長的文獻(xiàn)目錄。但是這個(gè)目錄很快就會(huì)變成不完備的,因?yàn)橛写罅坎粩喟l(fā)表的論文。無論如何,對(duì)于作為導(dǎo)論這一目標(biāo)而言,提供一個(gè)文獻(xiàn)指南是非常重要的。新近由美國科學(xué)院出版的一本書,書中由BarbaraBurke撰寫的一章[Bur94]對(duì)小波分析原理及其發(fā)展的歷史作了很好的概述。Burke還寫了此章的精彩擴(kuò)充版本[Hub96],這是任何對(duì)小波理論感興趣的人應(yīng)該閱讀的。Daubechies在[Dau96]中對(duì)早期研究工作的歷史有簡要的介紹。本書提出的很多結(jié)果和關(guān)系,是以定理和證明或以推導(dǎo)的形式闡述的。我們把重點(diǎn)放在定理陳述的正確性方面,而對(duì)定理的證明往往只給出推導(dǎo)的輪廓,其目的在于了解實(shí)質(zhì)而非形式證明。事實(shí)上,為了不致使闡述凌亂,我們把很多證明放在附錄中。但愿這種方式有助于讀者深入理解信號(hào)處理中這個(gè)非常有趣但有時(shí)又顯得含糊不清的新教學(xué)工具。我們?cè)跁胁捎玫挠浱?hào)兼有信號(hào)處理文獻(xiàn)和數(shù)學(xué)文獻(xiàn)所用的記號(hào),這樣做是希望闡述思想與結(jié)果更易于理解,但是這會(huì)喪失某些一致性和清晰性。作者對(duì)AFOSR、ARPA、NSF、Nortel公司、德州儀器公司和Aware公司所提供的支持表示感謝。我們特別要感謝H.L.Resnikoff,是他首次把我們領(lǐng)入小波領(lǐng)域,而他又準(zhǔn)確地預(yù)見到我們的能力并會(huì)取得成功。我們也感謝W.M.Lawton、小R.O.Wells、R.G.Baraniuk、J.E.Odegard、I.W.Selesnick、M.Lang、J.Tian和萊斯大學(xué)計(jì)算數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室的各位成員,本書中介紹的很多思想與結(jié)果是他們提出的。第一署名作者感謝家人Maxfield和Oshman的無私支持。萊斯大學(xué)EE-531和EE-696班的學(xué)生們提供了極有價(jià)值的反饋,他們是:BruceFrancis、StrelaVasily、HansSchüssler、PetterSteffen、GarySitton、JimLewis、YvesAngel、CurtMichel、J.H.Husoy、KjerstiEngan、KenCastleman、JeffTrinkle、KatherineJones,與此有關(guān)的還有萊斯大學(xué)和其他地方的同事。我們還要特別感謝TomRobbins及其PrenticeHall的同事們的支持與幫助,他們的評(píng)審意見使本書的內(nèi)容大為充實(shí)。我們將樂于知道任何讀者發(fā)現(xiàn)的本書中的任何錯(cuò)誤或使人誤解的論述。我們真誠歡迎對(duì)本書提出的任何改進(jìn)意見。各種建議和評(píng)論可用電子郵件發(fā)至csb@rice.edu。涉及本書的軟件、文章、勘誤以及有關(guān)萊斯大學(xué)小波研究工作的其他信息,可以從網(wǎng)http://www-dsp.rice.edu/和鏈接到正在展開小波研究的其他網(wǎng)站上找到。

作者簡介

  C.西德尼·伯羅斯,1965年在斯坦福大學(xué)獲得博士學(xué)位。于1984-1992年擔(dān)任萊斯大學(xué)ECE系的主任,1992-1998年擔(dān)任CITI的理事。目前他是萊斯大學(xué)教授,并擔(dān)任喬治布朗工學(xué)院院長。他在萊斯大學(xué)從事了20多年數(shù)學(xué)信號(hào)處理方面的教學(xué)和研究工作。拉米什A.戈皮那思,分別于1990年和1992年在萊斯大學(xué)獲得碩士學(xué)位和博士學(xué)位。郭海濤,分別于1995和1997年在萊斯大學(xué)獲得碩士學(xué)位和博士學(xué)位。

圖書目錄

前言
1. Introduction to Wavelets. 
 1.1 Wavelets and Wavelet Expansion Systems
 1.2 The Discrete Wavelet Transform
 1.3 The Discrets-Time and Continuous Wavelet Transforms
 1.4 Exercises and Experiments
 1.5 This Chapter
2. A Multiresolution Formulation of Wavelet Systems. 
 2.1 Signal Spaces
 2.2 The Scaling Function
 2.3 The Wavelet Functions
 2.4 The Discrete Wavelet Transform
 2.5 A Parseveal's Theorem
 2.6 Display of the Discrete Wavelet Transform and the Wavelet Expansion
 2.7 Examples of Wavelet Expansions
 2.8 An Example of the Haar Wavelet Syatem
3. Filter Banks and the Discrete Wavelet Transform. 
 3.1 Analysis-From Fine Scale to Coarse Scale
 3.2 Synthesis-From Coarse Scale to Fine Scale
 3.3 Input Coefficients
 3.4 lattices and Lifting
 3.5 Different points of View
4. Bases, Orthogonal Bases, Biorthogonal Bases, Frames, Tight Frames, and Unconditional Bases. 
 4.1 Bases,Orhogonal Bases,and Biorthogonal Bases
 4.2 Frames and Tight Frames
 4.3 Conditional and Unconditional Bases
5. The Scaling Function and Scaling Coefficients, Wavelet and Wavelet Coefficients. 
 5.1 Tools and Definitions
 5.2 Necessary Conditions
 5.3 Frequency Domain Necessary Conditions
 5.4 Sufficient Conditions
 5.5 The Wavelet
 5.6 Alternate Normalizations
 5.7 Example Scaling Functions and Wavelets
 5.8 Further Properties of the Scaling Function and Wavelet
 5.9 Parameterization of the Acaling coefficients
 5.10 Calculation the Basic Function and Wavelet
6. Regularity, Moments, and Wavelet System Design. 
……
7. Generalizations of the Basic Multiresolution Wavelet System. 
8. Filter Banks and Transmultiplexers. 
9. Calculation of the Discrete Wavelet Transform. 
10. Wavelet-Based Signal Processing and Applications. 
11. Summary Overview. 
12. References. 
Bibliography. 
Appendix A. Derivations for Chapter 5 on Scaling Functions. 
Appendix B. Derivations for Section on Properties. 
Appendix C. Matlab Programs. 
Index. 

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