信号处理的 Wavelet 导论(第3版) Mallat 下载

"A Wavelet Tour of Signal Processing(3rd Edition)" 是一本由Stéphane Mallat编著，Gabriel Peyré贡献的书籍，主要关注小波分析这一信号处理领域的核心主题。这本书由Elsevier出版，是Academic Press系列的一部分，强调了信号处理的稀疏方法。 小波分析（Wavelet Analysis）是一种数学工具，它结合了频域和时域分析的优点，用于分析非平稳信号。在信号处理领域，非平稳信号是指那些随时间变化其频率或幅度特征的信号，如声音、图像或生物医学信号。小波分析能够对这些信号进行局部化处理，即在同一时间内提供信号的频率和位置信息，这在传统的傅立叶变换中是无法实现的。 该书的第三版可能包含了更新的研究成果和应用案例，作者Stéphane Mallat是一位在小波理论和应用方面有深厚造诣的专家。他提出的多尺度分析理论对小波分析的发展产生了深远影响。Gabriel Peyré的贡献可能涉及了现代信号处理的最新进展，如压缩感知（Compressive Sensing）或机器学习与小波分析的交叉应用。 书中可能涵盖了以下关键知识点： 1. **小波基础**：包括离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）以及不同的小波基函数，如Haar小波、Daubechies小波等。 2. **小波包分析**：一种允许在多个分辨率级别上同时分析信号频率内容的方法，有助于更精细地理解信号结构。 3. **信号的稀疏表示**：讨论如何利用小波分析将复杂信号表示为少数重要系数的线性组合，这对于信号压缩和去噪至关重要。 4. **图像处理**：小波分析在图像压缩、图像增强和图像恢复中的应用，以及在边缘检测和纹理分析等方面的优势。 5. **时间-频率分析**：展示小波如何在时间和频率域同时提供信息，特别是在分析瞬态现象和非线性系统时。 6. **应用实例**：可能包括音频处理、地震数据解析、金融时间序列分析、医学成像等多种实际应用。 由于版权原因，书中具体内容不能在此复制，但读者可以通过正规渠道购买或下载合法副本以获取全部内容。对于希望深入理解和应用小波分析的读者来说，这本书是宝贵的参考资料。