Discrete Fourier Analysis and Wavelets

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出版者:
作者:Broughton, S. Allen/ Bryan, Kurt M.
出品人:
頁數:360
译者:
出版時間:2008-11
價格:846.00元
裝幀:
isbn號碼:9780470294666
叢書系列:
圖書標籤:
  • 離散傅裏葉變換
  • 小波分析
  • 信號處理
  • 數學分析
  • 應用數學
  • 傅裏葉分析
  • 數值分析
  • 工程數學
  • 時頻分析
  • 正交變換
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具體描述

A thorough guide to the classical and contemporary mathematical methods of modern signal and image processing Discrete Fourier Analysis and Wavelets presents a thorough introduction to the mathematical foundations of signal and image processing. Key concepts and applications are addressed in a thought-provoking manner and are implemented using vector, matrix, and linear algebra methods. With a balanced focus on mathematical theory and computational techniques, this self-contained book equips readers with the essential knowledge needed to transition smoothly from mathematical models to practical digital data applications. The book first establishes a complete vector space and matrix framework for analyzing signals and images. Classical methods such as the discrete Fourier transform, the discrete cosine transform, and their application to JPEG compression are outlined followed by coverage of the Fourier series and the general theory of inner product spaces and orthogonal bases. The book then addresses convolution, filtering, and windowing techniques for signals and images. Finally, modern approaches are introduced, including wavelets and the theory of filter banks as a means of understanding the multiscale localized analysis underlying the JPEG 2000 compression standard. Throughout the book, examples using image compression demonstrate how mathematical theory translates into application. Additional applications such as progressive transmission of images, image denoising, spectrographic analysis, and edge detection are discussed. Each chapter provides a series of exercises as well as a MATLAB project that allows readers to apply mathematical concepts to solving real problems. Additional MATLAB routines are available via the book's related Web site. With its insightful treatment of the underlying mathematics in image compression and signal processing, Discrete Fourier Analysis and Wavelets is an ideal book for mathematics, engineering, and computer science courses at the upper-undergraduate and beginning graduate levels. It is also a valuable resource for mathematicians, engineers, and other practitioners who would like to learn more about the relevance of mathematics in digital data processing.

好的,這是一份關於一本名為《離散傅裏葉分析與小波》的圖書的詳細簡介,內容著重於其核心概念的闡述,旨在全麵而深入地介紹該領域的主要內容,而不涉及您提供的具體書名: --- 信號處理的基石:深入探索離散變換與時頻分析 一部麵嚮工程師、科學傢及數學愛好者的權威指南 本書旨在為讀者提供一個全麵且嚴謹的框架,用以理解和應用現代信號處理領域中兩個最為核心且強大的數學工具:離散傅裏葉變換(DFT)及其在實際應用中的各種變體,以及時頻分析的關鍵概念,特彆是小波理論的基礎。 在信息爆炸的時代,從音頻、圖像到生物醫學信號和金融數據,任何形式的離散數據都需要高效的分析和壓縮手段。本書正是為解答“我們如何從離散數據中提取有意義的頻率信息”這一核心問題而撰寫。我們不隻是停留在公式推導層麵,而是深入探究這些數學工具背後的物理意義和工程直覺。 第一部分:離散傅裏葉分析的深度解析 本部分專注於離散傅裏葉分析(Discrete Fourier Analysis)的理論構建與實際操作。我們從傅裏葉級數和連續傅裏葉變換的理論基礎齣發,平穩地過渡到離散序列的處理。 離散傅裏葉變換(DFT)的核心 我們將詳細闡述 離散傅裏葉變換(DFT) 的定義、性質及其與連續信號的內在聯係。重點在於理解周期延拓和頻譜混疊(Aliasing)現象,這是在將連續世界映射到數字世界時必須麵對的關鍵挑戰。 隨後,我們將花費大量篇幅介紹 快速傅裏葉變換(FFT) 算法。FFT 不僅僅是一個計算技巧,它是現代數字信號處理的引擎。本書將解析幾種主要的FFT實現,如Cooley-Tukey算法的蝶形運算結構,並討論其在不同處理器架構上的實現效率和優化策略。讀者將能夠理解如何高效地計算大型數據集的頻譜。 傅裏葉分析在係統中的應用 我們探討瞭傅裏葉變換在 綫性時不變(LTI)係統 分析中的核心作用。通過頻域的乘法對應時域的捲積,本書展示瞭如何利用DFT來設計和分析數字濾波器。從理想濾波器到實際的FIR和IIR濾波器設計,我們將詳細說明如何運用DFT的觀點來滿足特定的頻率響應要求。 此外,功率譜密度(PSD)的估計是信號分析中至關重要的一環。本書將區分周期圖法(Periodogram)及其衍生的改進方法(如Welch法),重點分析泄漏(Leakage)問題,並展示窗函數(Windowing)在抑製頻譜泄露中的作用。讀者將學會如何正確地解釋和量化信號的能量分布。 第二部分:超越傅裏葉的視野——時頻分析與小波理論 傳統的傅裏葉分析在揭示信號的頻率成分方麵無與倫比,但它有一個根本性的局限:它無法告訴我們“何時”齣現某個頻率。對於非平穩信號(其頻率內容隨時間變化),我們迫切需要一種能夠同時提供時間和頻率信息的工具。這正是 時頻分析(Time-Frequency Analysis) 領域的核心目標。 短時傅裏葉變換(STFT)與局限性 我們將首先引入 短時傅裏葉變換(STFT)。通過在信號上滑動一個有限長度的窗口,STFT 實現瞭對局部頻譜的估計。然而,本書將深入探討STFT固有的 時頻不確定性原理:窗口的寬度決定瞭時間分辨率和頻率分辨率之間的權衡。過寬的窗口提供瞭精確的頻率信息但模糊瞭時間定位,反之亦然。 小波變換的革命性引入 為瞭剋服STFT的固定分辨率限製,本書全麵介紹瞭 小波變換(Wavelet Transform) 理論。小波理論的核心在於使用“小”的、可伸縮和可平移的基函數(即小波)來代替無限長的正弦波。 1. 連續小波變換(CWT): CWT 提供瞭比STFT更靈活的分析框架。我們詳細闡述瞭尺度(Scale)與頻率之間的反比關係,展示瞭 CWT 如何自然地實現“高頻時高分辨率,低頻時高頻率分辨率”的自適應特性。 2. 離散小波變換(DWT)與多分辨分析: 真正將小波應用於數字信號處理的是 離散小波變換(DWT)。本書將構建 DWT 的數學基礎,特彆是通過 濾波器組 的視角來理解其運算過程。我們將詳細講解 多分辨分析(Multiresolution Analysis, MRA) 框架,包括尺度函數和小波函數的構造,以及它們如何構建一個完備的信號正交基。 3. 快速小波變換(FWT): 類似於FFT之於DFT,FWT(通常基於 Mallat 算法)是實現 DWT 的高效算法。我們將展示如何利用上下采樣操作和共軛鏡像濾波器組,以 $O(N)$ 的復雜度實現信號的分解和重構,極大地加速瞭小波在實際中的應用。 第三部分:工程實踐與現代應用 在堅實的理論基礎上,本書最後聚焦於這些技術的實際部署。我們將探討小波在 信號去噪、數據壓縮和特徵提取 中的應用案例。從經典的 JPEG 2000 圖像壓縮標準(其核心是小波變換)到醫學信號中的僞影去除,讀者將看到這些抽象的數學工具如何轉化為強大的工程解決方案。 麵嚮讀者: 本書適閤具備高等數學和基礎綫性代數知識的電子工程、計算機科學、物理學、應用數學等領域的學生和專業人士。它既可作為高級本科生或研究生課程的教材,也是自學者深入探索信號分析前沿領域的優秀參考資料。通過嚴謹的理論推導和豐富的應用實例,本書緻力於培養讀者對信號內在結構的深刻洞察力。

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好書,弄明白瞭好多不懂的理論問題

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