Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab (Смоленцев Николай Константинович) ; ДМК-Пресс, 2019

Данная книга состоит из двух частей: теоретической и практической. В теоретическую часть включены сведения по преобразованию Фурье, фильтрам и разложению сигналов. Достаточно подробно излагается общая теория вейвлетов, включая вейвлеты с произвольным натуральным коэффициентом масштабирования и многомерные вейвлеты с матричным коэффициентом масштабирования, гармонические вейвлеты и мультивейвлеты.
Во второй, практической части книги существенно обновлена глава о возможностях Wavelet Toolbox MATLAB R2018b, которые включают теперь разложения на эмпирические моды EMD, процедуры для машинного и глубокого обучения, двумерного непрерывного вейвлет-преобразования и многие другие новые интересные процедуры. Существенно дополнен раздел о приложениях вейвлетов. В частности, излагается метод создания классифицирующей системы для сигналов ЭКГ, дано описание методов использования вейвлет-анализа для изучения ЭЭГ. Обсуждаются методы использования вейвлетов для выделения контуров изображений.
В последней главе книги показывается, как работать с вейвлет-анализатором MATLAB для изучения сигналов и изображений.
Книга предназначена для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям, связанным с математикой, прикладной математикой и информационными технологиями, и будет полезна специалистам-практикам, использующим вейвлеты в своей работе.
5-е издание, переработанное и дополненное.

Данная книга может служить учебником по теории вейвлетов и их использованию в системе MATLAB. Она состоит из двух частей: теоретической и практической. В теоретическую часть книги включены сведения по преобразованию Фурье, фильтрам и разложению сигналов. Достаточно подробно излагается общая теория вейвлетов. Вторая часть книги посвящена описанию основных функций вейвлет-анализа в системе MATLAB и их использованию для удаления шума и сжатия сигнала, обработки изображений и трехмерных массивов, для машинного и глубокого обучения и создания систем классификации сигналов. Подробно рассматриваются возможности вейвлет-анализа для изучения ЭКГ и ЭЭГ. Приведены примеры использования вейвлет-анализа в компьютерной графике для выделения контуров изображений. В последней части книги показывается, как работать с вейвлет-анализатором MATLAB для изучения сигналов и изображений.

Смотри также Характеристики.