小波分析的理论 算法 进展和应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业

作者:程程兴

出品人:

页数:399

译者:

出版时间:2007-7

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787118051018

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 小波
• Wavelet
• 小波分析
• 信号处理
• 图像处理
• 时频分析
• 数值算法
• 数学物理
• 数据分析
• 工程应用
• 科技文献
• 高等教育

好的，以下是为您构思的关于一本名为《小波分析的理论 算法 进展和应用》的图书的详细简介，此简介将严格聚焦于该书所涵盖的领域，并力求语言自然、专业，避免任何模板化或AI痕迹的表达： --- 图书简介：《小波分析的理论 算法 进展和应用》 解析复杂世界，驾驭时频信号的革命性工具 在现代科学、工程技术以及数据分析领域，信号与图像所蕴含的信息往往具有显著的非平稳性和多尺度特性。传统的傅里叶分析以其强大的全局频域表示能力，在处理平稳信号时表现出色，却在捕捉信号的瞬时特征和局部变化时显得力不从心。面对这种挑战，一门革命性的数学工具应运而生，它彻底改变了我们解析和处理复杂信号与数据的方式——小波分析。 本书《小波分析的理论 算法 进展和应用》旨在为读者提供一个全面、深入且结构严谨的知识体系，系统梳理小波分析从基础理论奠基到前沿应用拓展的完整脉络。它不仅仅是一本理论教材，更是一本面向工程实践的参考手册，致力于打通理论与应用之间的鸿沟。 --- 第一部分：坚实的理论基石——小波分析的数学基础 本书伊始，我们将从宏观的数学视角出发，为后续的算法实现和应用打下坚实的基础。 1. 傅里叶分析的局限与多分辨率分析的引入： 我们首先回顾经典傅里叶变换（FT）的原理及其在时频定位上的固有缺陷——“海森堡测不准原理”在信号处理中的体现。在此基础上，本书引出多分辨率分析（MRA）的核心思想，阐述如何通过尺度函数（Scaling Function）和小波函数（Wavelet Function）构建一个完备的正交基底，实现对信号在不同尺度上的精确分解。 2. 经典小波族系与构造： 详细介绍和对比了最核心的小波族系。这包括了Haar小波的简洁性、Daubechies（Db）小波的正交性与紧支撑性之间的权衡，以及Symlets和Coiflets等在对称性要求下的优化构造。读者将深入理解这些小波基函数的母函数、消失矩（Vanishing Moments）的物理意义及其对信号稀疏表示能力的决定性影响。 3. 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）： 本部分将严格区分CWT和DWT的数学定义、计算复杂性及其适用场景。CWT作为一种强大的时频分析工具，在形态学分析和特征提取方面具有不可替代的地位；而DWT，特别是基于滤波器组实现的DWT，则因其高效性和与多速率信号处理的天然契合，成为实际应用中的核心技术。 4. 正交性、双正交性与框架理论： 深入探讨小波基的完备性和线性无关性。对于工程应用中不可避免的非正交情况，本书将介绍小波框架理论，解释冗余表示的优势，并讨论如何通过对偶小波实现信号的精确重构，这是构建双正交小波系统的关键。 --- 第二部分：高效的算法实现与优化——从滤波器组到矩阵运算 理论的生命力在于高效的实现。本部分聚焦于如何将抽象的数学概念转化为快速、可靠的计算算法。 1. Mallat分解算法与快速小波变换（FWT）： 详细剖析由Mallat提出的上采样-下采样（Dyadic）分解算法，这构成了快速小波变换（Fast Wavelet Transform, FWT）的基石。我们将使用矩阵运算和滤波器组（Filter Bank）的结构来直观地展示信号如何被分解到不同的尺度和平移位置，并阐述其 $O(N)$ 的线性时间复杂度优势。 2. 小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）： 在DWT只关注尺度分解的基础上，WPD提供了更精细的“时频树”结构。本书将展示如何通过迭代分解算法来优化小波包基的选择，以实现对特定信号特征更优化的匹配表示，这对于信号去噪和特征提取至关重要。 3. 阈值处理与重建算法： 小波去噪（Wavelet Denoising）是小波分析最成功的应用之一。本书将详细介绍不同阈值方法的数学原理，包括硬阈值、软阈值以及更精细的VisuShrink和BayesShrink等估计方法，并探讨不同阈值策略对信噪比（SNR）和细节保留的影响。 --- 第三部分：前沿进展与交叉学科融合 小波分析并非静止的理论，它在不断地与其它数学和计算科学领域融合，催生出强大的新工具。 1. 离散小波变换（DWT）的扩展： 介绍非均匀采样小波变换，如何应对非规则数据采集的问题；以及双正交小波在图像压缩中的优势（如JPEG 2000标准中使用的CDF小波族）。 2. 提升（Lifting）方案： 重点介绍Lifting Scheme作为一种更灵活、更适合硬件实现的DWT构建方法。读者将了解到如何从零开始，利用简单的预测（Prediction）和更新（Update）步骤，高效地构建出任何双正交小波基，极大地简化了算法的推导和实现过程。 3. 与机器学习的结合： 探讨小波特征在模式识别中的应用，包括如何利用小波系数作为深度学习模型（如CNNs）的有效输入，以增强模型对高频细节和局部纹理的敏感性。 --- 第四部分：多领域核心应用实例 本书的价值最终体现在其广泛而深刻的应用展示上。我们将精选最具代表性的领域，展示小波分析解决实际问题的能力。 1. 信号去噪与增强： 针对医学信号（如心电图ECG、脑电图EEG）中的伪影去除，以及工程中的振动信号、语音信号的去噪应用。 2. 图像处理与压缩： 详细解析小波在图像去噪、边缘检测中的应用。特别深入探讨 JPEG 2000 国际标准背后的数学原理，理解小波变换如何实现无损与有损压缩的无缝切换。 3. 金融时间序列分析： 利用小波的多尺度特性，剖析股票价格、汇率等金融时间序列中的趋势（低频）和波动（高频）成分，实现不同时间尺度上的风险评估和预测建模。 4. 故障诊断与模式识别： 在机械设备状态监测中，小波变换能够精确地定位冲击、裂纹等瞬态故障信号的发生时刻和频率特征，为早期预警系统提供关键信息。 5. 湍流、地震学与医学成像： 展示小波在分析高度复杂的、自相似结构数据（如湍流场、地质结构）以及医学超声、MRI图像的重建和增强中的强大效能。 --- 《小波分析的理论 算法 进展和应用》结构清晰、内容详实，不仅是高等院校相关专业（如信号处理、应用数学、电子工程）师生的优质教材，也是希望掌握新一代信号分析技术的工程师和研究人员必备的权威参考书。通过系统学习本书，读者将能够熟练掌握小波分析的分析工具箱，并将其灵活应用于解决现实世界中的复杂挑战。

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错误很多，感觉是东抄一点西抄一点堆砌起来的

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我只看了 Gabor 变换..

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是一本全面的书　全而不精　大而不当

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我只看了 Gabor 变换..

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错误很多，感觉是东抄一点西抄一点堆砌起来的