科学技术中的小波分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:国防工业出版社

作者:贾弗德

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2006-5

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118043563

丛书系列:

图书标签:

信号处理
Wavelet
小波分析
信号处理
图像处理
科学计算
数学物理
工程应用
时频分析
数据分析
数值方法
高等数学

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具体描述

《科技技术中的小波分析》一书出自法国三位大数学家StephaneJaffard、YvesMeyer、RobertD.Ryan之手，他们是小波分析理论的主要创始人，其中YvesMeyer从理论上构造了世界上第一个快速衰减小波函数，并与Mallat联合提出了著名的快速小波算法，从而将小波分析推向理论与应用研究的高潮，至今方兴未艾。原书文笔流畅、逻辑通顺、深入浅出、突破难点、强调应用，本书与Daubechies的《小波十进》一样是国际上公认的经典学术名著，是当代数学著作中一本影响巨大的绝妙好书。书中包含了有关小波分析的最重要成果，充分展现了3位科学大师的学术思想、研究方法和技术观点，也包含了他们关于小波研究的卓越成就。对于学习研究小波理论、探讨分析小波应用的人而言，此书是不可不读的应用性经典著作。

本书的读者对象主要是从事数学、物理、计算机、信号及信息获取与处理、图像处理、通信理论、信息安全、医学、化学、石油地质勘探、机械工程等多方面的学术研究人员、工程技术人员、大学教师、研究生、大学生，尤其适合专门从事处理突发性问题的科学研究及工程技术人员。

现代信号处理与数据压缩的基石：基于小波变换的深度解析作者：[此处留空，或填写其他作者] 出版社：[此处留空，或填写其他出版社] --- 书籍简介本书聚焦于现代信号处理领域中一个革命性的数学工具——小波分析（Wavelet Analysis）。它旨在为读者提供一个全面、深入且兼具理论严谨性与工程实践指导的教程，旨在阐明小波变换如何超越传统的傅里叶分析，在处理非平稳信号、多分辨率分析以及复杂数据压缩等方面展现出无与伦比的优势。第一部分：理论基础与历史溯源——超越时域与频域的局限本书首先系统地回顾了信号分析的历史脉络，从傅里叶级数与傅里叶变换的辉煌成就及其在处理稳态信号上的局限性讲起。随后，引入了短时傅里叶变换（STFT）这一尝试性的解决方案，并详细分析了其固有的“时频耦合”问题——即固定的窗口大小无法同时兼顾高频和低频信号的精确分析。在此基础上，本书正式引入小波分析的核心思想：多分辨率分析（Multiresolution Analysis, MRA）。我们将MRA的数学框架——尺度空间（Scaling Space）和子波空间（Wavelat Space）——进行透彻的阐释。读者将学习到如何通过伸缩（Scaling）和平移（Translation）一个基本的“母小波”（Mother Wavelet）来构建一个完整的正交基（或冗余基），从而在不同尺度上对信号进行局部化分析。重点章节将深入探讨小波基的选择。我们不仅会详细介绍经典且具有良好正交性的Haar小波和Daubechies (Db) 小波族，包括其消失矩（Vanishing Moments）的物理意义及其对信号稀疏性的影响，还会比较Symlets、Coiflets等不同家族小波的特性，指导读者根据具体的应用场景选择最合适的分析工具。第二部分：离散小波变换（DWT）的构建与实现本书的核心篇章集中在离散小波变换（DWT）及其高效的计算实现上。我们将揭示DWT与滤波器组（Filter Banks）之间的深刻联系。读者将学习到正交镜像滤波器（QMF）的设计原理，以及如何利用高通滤波器（H）和低通滤波器（L）构成的共轭对，实现信号的逐层分解（Decomposition）和重构（Reconstruction）。我们将详细推导Mallat分解算法，展示其如何以迭代和递归的方式，将信号分解到不同的频率子带中，同时保持信号能量的完美重构（无信息损失）。这一部分将配以大量的数学推导和流程图，确保读者能够清晰理解信号在多级分解过程中，信息是如何被有效地分离到不同尺度上的。此外，本书不会忽略冗余小波变换（Redundant Wavelet Transforms），如周向采样小波变换（Stationary Wavelet Transform, SWT）。我们将对比DWT的效率与SWT在平移不变性（Shift-Invariance）上的优势，为处理需要精确位置信息的应用打下基础。第三部分：小波在信号与图像处理中的前沿应用掌握了理论和计算方法后，本书将聚焦于小波分析在实际工程中的强大威力，这些应用远远超出了基础的傅里叶分析能力： 1. 信号去噪（Denoising）：重点讲解基于阈值处理（Thresholding）的去噪方法。我们将区分硬阈值（Hard Thresholding）和软阈值（Soft Thresholding），并引入最优阈值选择策略（如VisuShrink、SureShrink），解释小波系数的能量集中特性如何帮助我们区分信号的有效成分和随机噪声。 2. 信号和图像压缩：深入探讨小波变换在有损压缩中的核心作用。我们将分析JPEG 2000标准如何采用Lifting Scheme（提升法）实现更快的DWT计算，并基于小波域的稀疏性，结合量化和熵编码技术，实现高效率的图像压缩。 3. 特征提取与模式识别：阐释小波在非平稳信号分析中的能力，例如在心电图（ECG）、地震波分析以及机器故障诊断中，小波能够精确捕捉信号在特定时间点发生的瞬态特征和突变信息。 4. 奇异点检测与边缘定位：探讨小波的连续小波变换（CWT）如何用于精确检测信号中的不连续点和突变点，这在医学图像处理和材料缺陷检测中具有重要意义。第四部分：小波方法的进阶与展望——Lifting Scheme与与深度学习的结合本书的最后部分将探讨小波理论的最新发展，特别是Lifting Scheme（提升法）。提升法是一种构建双正交小波和实现快速、原位（In-place）小波变换的强大框架，它摆脱了传统的卷积和下采样操作，极大地提高了计算效率，并自然地引入了冗余和方向性。我们将详细演示如何通过“预测”和“更新”算子来构建任意阶数的提升方案。此外，本书将展望小波分析与现代深度学习框架的交叉领域，讨论小波层如何被集成到卷积神经网络（CNN）的底层结构中，以期在保留多尺度分析优势的同时，增强模型的特征提取能力和对输入信号的鲁棒性。本书特色：理论与实践并重：每一个理论概念都辅以清晰的数学推导和实际的工程案例。算法可视化：包含大量图示，用以解释滤波器组的结构、信号分解的过程以及时频平面的分布。全面覆盖：从经典的Haar到先进的Lifting Scheme，全面覆盖了小波分析的工具箱。本书适合于信号处理、通信工程、模式识别、数据科学等领域的本科高年级学生、研究生以及希望深入掌握现代信号分析工具的工程师和研究人员阅读。掌握小波分析，将为理解和解决复杂的时频分析问题提供一把强有力的钥匙。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

内容五星，翻译扣两星频谱变光谱、滤波变过滤这些错误都有。。还有些公式排版错误但是英文版是对的。。有个脚注把Littlewood拼成LiHlewood... 还有MIT变成技术学院这些。。。我是看了前三章、第十章和附录A 最大感受就是，觉得公式不对劲就要翻英文版的，八成是这本弄错...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对那些能够揭示事物深层规律的数学工具总是充满了敬畏和好奇。小波分析，这个名字本身就带有一种探索未知、细致入微的意味。这本书《科学技术中的小波分析》，无疑是一扇通往更精妙数据分析世界的大门。我一直对信号处理的艺术充满向往，特别是那些能够从嘈杂的数据中提炼出有用信息的技巧。我希望书中能清晰地阐述小波变换的核心思想——“分形”和“自相似”的概念是如何在数学上实现的，以及不同尺度和频率上的信息是如何被捕捉和利用的。我很想知道，小波分析是如何在图像压缩领域带来革命性的进步，比如 JPEG2000 标准的出现，以及它如何在数据压缩和传输中实现高效率和低失真。此外，我特别关注小波分析在模式识别和异常检测方面的应用，比如在工业生产中识别产品缺陷，或者在网络安全领域检测异常流量。如果书中能够提供一些具体的算法实现细节，并辅以清晰的图示和数学推导，那对我来说将是极大的帮助，能够让我更深入地理解并掌握这一强大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《科学技术中的小波分析》的封面设计就让我眼前一亮，简约而不失专业感。拿到手中，厚度适中，内容一定很扎实。我一直对信号处理和图像分析领域非常感兴趣，而小波分析恰恰是这些领域中一个非常强大的工具。我之前读过一些关于傅里叶变换的书，虽然基础但感觉在处理非平稳信号时有些力不从心。小波分析的局部化特性，能够同时分析信号的时间和频率信息，这正是我一直寻找的解决之道。我特别期待书中能够深入浅出地讲解小波变换的原理，比如不同类型的小波（如Haar、Daubechies、Morlet）的特点和适用场景。更重要的是，我希望这本书能提供丰富的实际应用案例，尤其是在科学技术领域，比如在医学影像去噪、地震信号分析、语音识别、甚至天文学数据处理等方面。如果书中能详细介绍如何在MATLAB或Python等常用科学计算软件中实现小波分析算法，那就太棒了，这对于我这个动手实践型读者来说，无疑是巨大的福音。我希望通过这本书的学习，能够掌握小波分析的核心思想，并能将其运用到我自己的研究课题中，解决实际问题，突破技术瓶颈。期待这本书能为我打开一个全新的视角，探索科学技术背后更深层次的规律。

评分☆☆☆☆☆

看到《科学技术中的小波分析》这个标题，我立刻联想到了许多令人兴奋的科学探索。在我的学习和工作中，经常会遇到一些处理非平稳信号的场景，比如分析金融市场波动、研究气候变化数据、或者解读复杂的通信信号。传统的傅里叶变换虽然经典，但在处理瞬态变化、突发事件等方面存在局限性。我非常期待这本书能够详细介绍小波分析如何克服这些局限，提供一种更精细、更灵活的分析工具。特别是关于连续小波变换和离散小波变换的区别与联系，以及它们在不同应用场景下的优势，我很想深入了解。我希望书中能有关于小波包、小波神经网络等进阶概念的介绍，以及它们如何在更复杂的科学问题中发挥作用。如果能看到一些关于小波分析在天体物理学中用于分析引力波信号，或者在地震学中用于研究地壳结构等方面的具体案例，那将是极具吸引力的。我期望通过这本书的学习，不仅能理解小波分析的理论精髓，更能掌握其在实际问题中的应用技巧，为我未来的科研工作提供新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

最近对一些前沿的计算方法产生了浓厚的兴趣，特别是那些能够处理复杂、非线性和非平稳数据的工具。《科学技术中的小波分析》这本书的出现，恰逢其时。我一直对信号和图像处理有着相当的了解，但小波分析作为一个相对更现代、更精细的工具，其理论深度和应用广度都让我充满好奇。我希望能在这本书中找到对小波变换数学原理的清晰阐述，包括其与傅里叶变换的联系与区别，以及如何理解小波函数的构成和分解过程。同时，我也非常期待看到小波分析在具体科学技术分支中的应用。比如，在材料科学领域，它是否能帮助我们分析材料的微观结构或动态行为？在环境监测中，它能否用于识别和追踪污染物的传播模式？甚至在生物医学领域，它是否能够辅助诊断疾病，比如分析脑电图或心电图信号？我对那些能够展示小波分析如何带来突破性进展的案例特别感兴趣，希望这本书能够提供一些启发性的思路，让我能够将这些工具应用到我目前的研究方向中，寻找新的研究突破点，提升解决复杂问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工程领域摸爬滚打多年的技术人员，我一直在寻找能够提升数据处理能力和洞察力的工具。《科学技术中的小波分析》这个书名立刻抓住了我的注意力。我深知，在现代科技发展中，数据的复杂性和非线性化程度日益提高，传统的分析方法有时显得捉襟见肘。小波分析以其独特的“多分辨率分析”能力，能够兼顾信号的局部特征和全局特征，这对于理解复杂的物理过程、监测设备状态、优化系统性能等方面具有至关重要的意义。我尤其关注书中在信号去噪、特征提取、模式识别等方面的讲解。比如，如何利用小波变换有效地去除传感器采集数据中的噪声，又不丢失重要的信号成分；如何从小波系数中提取出关键的特征信息，从而实现对系统状态的准确判断；甚至是如何在图像压缩和纹理分析中发挥小波的作用。如果书中能够提供一些关于小波分析在嵌入式系统、实时信号处理以及物联网数据分析等前沿领域的应用实例，那将是极具价值的。我希望通过阅读这本书，能够对小波分析的理论框架有系统性的认识，并能将其转化为解决工程实际问题的有效手段，提高我的工作效率和技术水平。

评分☆☆☆☆☆