A comprehensive, self-contained treatment of Fourier analysis and wavelets—now in a new edition Through expansive coverage and easy-to-follow explanations, A First Course in Wavelets with Fourier Analysis, Second Edition provides a self-contained mathematical treatment of Fourier analysis and wavelets, while uniquely presenting signal analysis applications and problems. Essential and fundamental ideas are presented in an effort to make the book accessible to a broad audience, and, in addition, their applications to signal processing are kept at an elementary level. The book begins with an introduction to vector spaces, inner product spaces, and other preliminary topics in analysis. Subsequent chapters feature: The development of a Fourier series, Fourier transform, and discrete Fourier analysis Improved sections devoted to continuous wavelets and two-dimensional wavelets The analysis of Haar, Shannon, and linear spline wavelets The general theory of multi-resolution analysis Updated MATLAB® code and expanded applications to signal processing The construction, smoothness, and computation of Daubechies' wavelets Advanced topics such as wavelets in higher dimensions, decomposition and reconstruction, and wavelet transform Applications to signal processing are provided throughout the book, most involving the filtering and compression of signals from audio or video. Some of these applications are presented first in the context of Fourier analysis and are later explored in the chapters on wavelets. New exercises introduce additional applications, and complete proofs accompany the discussion of each presented theory. Extensive appendices outline more advanced proofs and partial solutions to exercises as well as updated MATLAB® routines that supplement the presented examples. A First Course in Wavelets with Fourier Analysis, Second Edition is an excellent book for courses in mathematics and engineering at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable resource for mathematicians, signal processing engineers, and scientists who wish to learn about wavelet theory and Fourier analysis on an elementary level.
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小波与傅里叶分析基础(第2版)
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对于初学者来说,理解傅里叶变换的关键在于其“全局性”的视角,它能告诉你一个信号包含哪些频率成分。而这本书在介绍傅里叶变换时,虽然提及了级数和变换,但对于其核心思想——将信号分解为无穷多个正弦和余弦波的叠加——的直观阐述,我认为可以做得更好。例如,书中给出的很多例子,都集中在数学推导上,而缺乏一些更贴近生活的类比,比如用不同音高的乐器声音来类比不同频率的成分。我希望书中能有更多的篇幅,通过图示或者简化的数学模型,来展示不同频率成分如何叠加形成复杂的波形,以及傅里叶变换如何“解耦”这些成分。另外,对于傅里叶变换在解决实际问题中的应用,比如在图像压缩、音频滤波等领域的起步作用,本书的描述也比较笼统,缺乏具体的步骤和关键的实现细节。我感觉就像是拿到了一本食谱,但缺少了对每一种食材的处理方法和烹饪技巧的详细说明,这让我难以将理论知识转化为实际操作。
评分这本书的结构安排,从物理直觉上讲,是比较循序渐进的。作者一开始引入了“信号”和“分析”的概念,然后逐步引出了傅里叶分析,再自然地过渡到小波变换。这种设计思路,在我看来,试图从一个我们熟悉的工具(傅里叶分析)去理解一个新的概念(小波变换)。然而,在实际阅读过程中,我总感觉书中对傅里叶分析的讲解,似乎过于强调其“局限性”,从而服务于凸显小波变换的“优越性”。例如,在讨论时域和频域的 trade-off 时,虽然提到了傅里叶变换在时间信息上的模糊性,但对于如何通过不同的傅里叶变换变种(如短时傅里叶变换 STFT)来部分缓解这一问题,介绍得不够深入。我期待的是,能在书中看到更多关于 STFT 的详细推导、窗口函数选择的讨论,以及它在实际信号分析中的成功案例,而不是仅仅把它当作一个引出小波变换的“不完美”的中间步骤。这本书更像是在告诉你“傅里叶不行,来用小波吧”,而不是“傅里叶很强大,但也有局限,而小波恰好可以弥补这些局限”。这种单方面的强调,让我在理解傅里叶分析本身的价值和应用时,感到有些被忽略了。
评分我近期刚开始接触小波分析,所以找了这本《A First Course in Wavelets with Fourier Analysis》来入门。说实话,一开始我被书名里的“Fourier Analysis”给吸引了,以为会深入探讨傅里叶变换的各种高级技巧,为我之后学习信号处理打下坚实基础。但读进去之后,我发现这本书的侧重点完全在小波变换上。它的傅里叶分析部分,更像是为了引出小波变换而铺垫的基础,讲解得相当简洁。很多我期望看到的关于傅里叶级数、傅里叶变换的详尽推导、各种应用场景的深入剖析,在这本书里都显得有些意犹未尽。例如,关于卷积定理、Parseval定理的实际应用,以及如何利用傅里叶分析来解决偏微分方程等内容,感觉只是点到为止,并没有给我提供足够的细节和例证。这让我有点小小的失落,因为我本来是带着对傅里叶分析的浓厚兴趣来阅读的,希望能在这个部分获得更全面的认知。不过,也许对于那些已经对傅里叶分析有一定了解,只想快速过渡到小波变换的学习者来说,这样的处理方式是恰到好处的。但对于我这样的初学者,如果能在这部分花费更多篇幅,提供更多直观的解释和丰富的例子,将会更有帮助。
评分总体而言,尽管我期待这本书能为我提供扎实的傅里叶分析基础,但它的重点明显更偏向于小波变换。关于傅里叶分析的部分,感觉更像是一个“引子”,快速带过了一些基础概念。例如,对于周期函数的傅里叶级数展开,书中给出了定义和一些简单的例子,但对于不同类型函数的展开(如奇函数、偶函数)的处理方式,以及展开系数的计算技巧,并没有深入探讨。此外,我对傅里叶变换在处理非周期信号时的应用,以及如何通过不同类型的窗函数来截取信号进行分析(即短时傅里叶变换)的细节,也感到意犹未尽。这本书似乎假设读者已经对这些内容有了一定的了解,然后直接跳入小波的世界。这使得我在学习过程中,常常需要查阅其他的资料来弥补在傅里叶分析方面的知识空白,才能更好地理解后面的小波变换原理。我希望这本书能更全面地覆盖傅里叶分析的基础,为读者打下更坚实的地基,而不是匆匆忙忙地将其作为过渡。
评分这本书的数学推导风格,对于非数学专业背景的我来说,确实构成了一定的挑战。虽然书名中强调了“First Course”,但其中关于傅里叶分析的部分,穿插了大量的积分、求和以及一些抽象的数学概念。我原本希望能在这一部分找到更多关于傅里叶变换的“几何”解释,或者其在物理空间中的直观意义。例如,当书中提到“基函数”的概念时,我更希望看到它们在二维或三维空间中的具体形状和变化,以及它们如何“扫描”和“匹配”信号。然而,本书更多的是在形式化的数学推导上。一些关键定理的证明,虽然严谨,但如果能结合一些动画演示或者更清晰的图形来辅助理解,可能会更容易让读者领会其精髓。我感觉自己更多的是在“背诵”公式和推导过程,而不是真正“理解”傅里叶分析的本质。尤其是在涉及到一些更复杂的傅里叶级数展开时,如果能有更多的可视化工具或者交互式练习,我相信会大大提升学习效率。
评分还成吧,这是我们上学的时候上课用的书(MATH 4XX),我很怀疑除了我们谁用这本书。对于有数学基础的人来说还可以,对于没基础的比较苦逼(很多选这门课的人都没什么数学基础,即,基本不会证明什么的) 我上的课是Francisc J.Narcowich讲的,基本就是证明。貌似有些同学上的是Albert Boggess的,据说考试简单点。 读完以后会对这些知识有个了解,扫扫盲。 另外这书貌似没有solution manual,如果买来自学做不出题目就苦闷了。
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评分浏览过一遍。step by step。对于建立Wavelet方法的intuition很有帮助。
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