Multiresolution Signal Decomposition, Second Edition

出版者:Academic Press

作者:Ali N. Akansu

页数:499

出版时间:2000-10-27

价格:USD 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780120471416

具体描述

The uniqueness of this book is that it covers such important aspects of modern signal processing as block transforms from subband filter banks and wavelet transforms from a common unifying standpoint, thus demonstrating the commonality among these decomposition techniques. In addition, it covers such 'hot' areas as signal compression and coding, including particular decomposition techniques and tables listing coefficients of subband and wavelet filters and other important properties. The field of this book (Electrical Engineering/Computer Science) is currently booming, which is, of course, evident from the sales of the previous edition. Since the first edition came out there has been much development, especially as far as the applications. Thus, the second edition addresses new developments in applications-related chapters, especially in chapter 4 'Filterbrook Families: Design and Performance', which is greatly expanded. This title offers: unified and coherent treatment of orthogonal transforms, subbands, and wavelets; coverage of emerging applications of orthogonal transforms in digital communications and multimedia; duality between analysis and synthesis filter banks for spectral decomposition and synthesis and analysis transmultiplexer structures; and, time-frequency focus on orthogonal decomposition techniques with applications to FDMA, TDMA, and CDMA.

用户评价

作为一名对信号处理技术充满好奇的学习者，"Multiresolution Signal Decomposition, Second Edition"这个书名激起了我强烈的探索欲望。它暗示着一种对信号深层次分析的方法，能够剥离出隐藏在不同尺度下的信息。在很多工程应用中，我们处理的信号往往不是单一分辨率的，比如语音信号，既有整体的音调变化，也有瞬间的发音细节；或者地震波信号，既有长周期的地质运动信息，也有短周期的震动波形。因此，掌握多分辨率分解技术，就如同拥有了一把能够看透信号本质的钥匙。我期待这本书能够全面介绍这一领域的核心概念和技术，从理论层面深入浅出地阐述小波分析、多尺度分析等关键方法。我希望书中能够包含大量的数学推导和证明，但同时也要注重直观的解释，使得读者能够真正理解其内在逻辑。此外，我非常希望能看到丰富的实例，展示这些技术如何在实际问题中得到应用，例如在通信系统中如何实现高效的信号压缩，在传感器网络中如何进行异常检测，或者在环境监测中如何分析不同频率的噪声。如果书中还能提供一些关于实现这些算法的伪代码或建议，那就更完美了，这将极大地促进我将理论知识转化为实践能力。

这本书的书名吸引了我，因为我一直对信号处理领域的新方法和技术抱有浓厚的兴趣。虽然我还没有机会深入阅读，但仅从书名就能感受到它在多分辨率信号分解这一重要研究方向上的深入探索。在现代科学和工程领域，信号无处不在，从通信、图像处理到生物医学信号分析，理解和处理这些信号的复杂性至关重要。多分辨率分析，顾名思义，提供了一种能够从不同尺度观察和分析信号的视角，这对于捕捉信号的精细细节和整体趋势都具有不可替代的作用。我设想这本书会涵盖一系列经典的以及前沿的多分辨率分解技术，例如小波变换、多尺度分析以及可能更高级的形态学分解方法。我期待它能提供清晰的理论框架，解释这些技术背后的数学原理，并展示它们在实际应用中的威力。特别是，我希望书中能有丰富的案例研究，说明如何将这些分解技术应用于解决现实世界中的具体问题，例如噪声去除、特征提取、信号压缩或异常检测。我对这本书的实际操作性充满期待，希望它不仅能让我理解理论，更能指导我如何在自己的研究或项目中实践这些技术，从而提升我对信号的理解和分析能力，甚至开启新的研究思路。

当我看到“Multiresolution Signal Decomposition, Second Edition”这个书名时，一种对信号处理领域深层挖掘的渴望油然而生。我一直在思考，如何才能更有效地从纷繁复杂的信号数据中提取出真正有价值的信息，尤其是在信号表现出多尺度特征的时候。这本书名恰好指向了这一核心问题，我相信它将提供一套系统性的解决方案。我猜测书中会详细介绍各种多分辨率分解框架，比如基于滤波器组的方法，如Mallat算法，以及一些非参数化的分解技术，或许还会触及到近年来一些新兴的自适应分解方法。我期待能够深入理解这些方法的理论基础，包括它们是如何在不同尺度上对信号进行近似和细节分离的。同时，我也非常希望书中能够提供大量的应用案例，展示这些分解技术在不同领域的实际效果，比如在生物信号分析中用于检测心电图的微小异常，在材料科学中用于分析微观结构的纹理特征，或者在天文学中用于处理望远镜观测到的数据。如果书中能够提供关于如何选择合适的分解方法以及如何评估分解结果的指导，那将对我的研究工作产生巨大的积极影响，帮助我更有效地分析和理解我的信号数据，并从中发现新的规律和洞见。

一直以来，我都在寻找能够系统性地梳理和深化我对信号分解理解的资料，而“Multiresolution Signal Decomposition, Second Edition”这个名字立刻抓住了我的注意力。我推测这本书的第二版意味着它已经经过了市场的检验和内容的更新，很可能包含了近年来该领域的新进展和更完善的论述。对我而言，理解信号的内在结构，尤其是如何在不同分辨率层面揭示这些结构，是解决许多复杂工程问题的关键。例如，在图像处理领域，多分辨率分解可以帮助我们有效地分离图像中的噪声和真实信号，或者提取不同尺度的纹理信息，这对于图像增强、目标识别等任务至关重要。在通信领域，它或许能帮助我们设计更高效的信号编码和解码方案，提高信息传输的鲁棒性。我尤其期待书中能够详细介绍各种分解方法的优缺点、适用场景以及它们之间的联系与区别。如果书中能提供一些关于如何根据具体应用选择最优分解方法的指导性原则，那将对我非常有价值。我希望它能提供一个坚实的理论基础，同时又不乏实践指导，帮助我将这些先进的信号分解技术融会贯通，并应用于我所关注的领域，从而更好地理解和处理我所遇到的信号数据。

这本书的书名，"Multiresolution Signal Decomposition, Second Edition"，本身就蕴含着一种解决复杂问题的方式。信号的复杂性往往体现在不同尺度上的信息交织，而多分辨率分解技术恰恰提供了一种解构这种复杂性的有力工具。我从事的领域经常需要处理具有多尺度特性的数据，因此，我迫切需要一本能够系统介绍这一方法论的权威著作。我设想这本书会从基础的信号理论出发，逐步深入到各种具体的多分辨率分解算法，例如离散小波变换（DWT）、连续小波变换（CWT），甚至可能包含一些更现代的方法，如经验模态分解（EMD）或其变种。我期望书中能够清晰地阐述这些方法背后的数学原理，并提供详细的算法步骤，以便读者能够理解其工作机制。更重要的是，我希望这本书能够展示这些技术在各个学科领域中的广泛应用，例如在音频信号分析中用于降噪和音效增强，在医学影像中用于检测微小病变，或者在金融数据分析中用于捕捉不同周期的市场波动。如果书中能够提供不同方法的性能比较和在特定场景下的选择建议，那将是极大的帮助，让我能够更有效地运用这些工具来解决我面临的实际挑战。