具体描述
本书取材于作者在多所国际知名大学讲授”小波信号处理”课程时的讲义，作者以信号处理的问题为背景，用浅显的数学语言阐述小波理论及应用，使读者可以透过复杂的数学公式来窥探小波的精髓，但又不致陷入小波纯数学理论的迷宫。
本书既可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述．又可以让数学系的学生了解数学公式的工程意义，是一本极有价值的教材及参考书。
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读后感
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用户评价
我一直对信号分析的精细化处理充满期待，但总感觉傅里叶变换等传统方法在处理那些瞬息万变的信号时，存在一定的局限性。《信号处理的小波导引》这本书，就像是我打开了通往更深层信号分析世界的一扇窗。它的内容安排非常合理，从最基础的小波概念开始，逐步深入到各种离散小波变换的原理和性质。我特别喜欢作者在讲解“多分辨率分析”时所使用的那些形象的比喻，它将小波变换比作一个可以不断调整“分辨率”的显微镜，既可以观察到信号的整体趋势，又可以聚焦于信号的局部细节。这种“放大看细节，缩小看整体”的分析思路，对于理解复杂的信号特征非常有帮助。书中对不同小波族，例如Haar、Daubechies、Symlets等的数学性质和应用场景的详细介绍，让我能够根据不同的信号特点和分析需求，选择最适合的小波函数。我尤其受益于它对小波变换在信号去噪方面的深入探讨，作者通过详细的步骤和数学推导，说明了如何利用小波阈值去噪技术，有效地去除信号中的噪声，同时保留重要的信号特征。此外，书中还包含了大量的小波变换在图像处理、语音识别等领域的应用案例，这些案例的介绍都非常贴近实际，让我能够将所学的理论知识直接应用到实践中去，进一步提升了我的学习兴趣和动力。
评分我是一名对信号处理充满热情的业余爱好者，虽然没有接受过系统的专业训练，但一直对信号分析的各种方法充满好奇。《信号处理的小波导引》这本书，就像是为我量身定制的一位入门向导。它以一种非常易于理解的方式，将原本听起来有些高深的小波变换概念，变得触手可及。我最欣赏的是这本书的“可视化”讲解方式。作者通过大量精美的图示，将抽象的数学概念形象化，比如用“波浪”的“小”版本来比喻小波，或者用不同大小的“窗口”来解释“尺度”的概念。这种直观的学习方式，让我能够轻松地掌握小波变换的核心思想，而不是被复杂的数学公式所困扰。书中从最基础的小波函数性质，如衰减性、紧支撑性，到各种离散小波变换的原理，再到它们在信号处理中的具体应用，都进行了详细的阐述。我尤其喜欢它在讲解小波变换如何进行信号压缩时，所做的详细步骤和数学推导，让我明白了为什么小波变换能够有效地降低数据量，同时又能保证信号的质量。此外，书中还穿插了一些有趣的小案例，比如如何用小波变换来识别猫叫和狗叫的声音，这些都极大地激发了我继续学习的兴趣。
评分我是一名刚刚接触信号处理的初学者，之前对这个领域一无所知，甚至觉得傅里叶变换之类的概念非常抽象难以理解。偶然的机会，我听说了小波变换，并且有人向我推荐了这本《信号处理的小波导引》。坦白说，一开始我对这种“导引”类的书籍并没有抱太高的期望，以为可能就是一些基础概念的堆砌。然而，当我真正翻开这本书，我就被它深深吸引了。作者的写作风格非常独特，他没有像很多教科书那样，上来就给出一堆晦涩难懂的公式。相反，他从一些非常生活化的例子入手，比如对声音信号的分析，或者对图像信号的特征提取，然后慢慢引入小波的概念。他把小波想象成一种“放大镜”，可以让我们在不同的“分辨率”下观察信号，这让我立刻就有了直观的认识。书中的图示非常丰富，而且设计得非常精美，每一张图都恰到好处地解释了某个概念，让我能够轻松地理解那些原本抽象的数学原理。我特别喜欢它在讲解小波的“尺度”和“平移”时，所用的那些生动的类比，让我能够很快地抓住核心思想。而且，这本书的逻辑结构也非常清晰，从基本的小波函数，到各种离散小波变换，再到小波变换在信号去噪、边缘检测等方面的应用，循序渐进，非常适合初学者。读这本书的过程，我感觉就像是在和一个经验丰富的老师一起探索信号处理的奥秘，他总是能在我感到困惑的时候，及时地给出最恰当的解释和引导。
评分这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次对信号分析方法论的深刻重塑。我之前一直使用一些比较基础的信号处理工具，但总觉得在面对一些非线性、非平稳的信号时，分析的深度和准确度上有所欠缺。《信号处理的小波导引》这本书，以一种非常系统和深入的方式，将小波变换这一强大的分析工具展现在我面前。我非常欣赏书中对于小波变换“时间-频率分析”的独到见解。作者通过详尽的数学推导和直观的图示，清晰地阐述了小波变换是如何实现对信号的“时频局部化”分析，这使得我们可以同时捕捉信号在不同时间点和不同频率上的信息，这对于识别信号的瞬态特征至关重要。书中对于各种小波变换的分类和性质的介绍也非常详尽，例如离散小波变换（DWT）、连续小波变换（CWT）以及它们之间的关系，都得到了清晰的阐述。我尤其受益于书中对小波包和多分辨分析的深入讲解，这让我能够更加灵活地对信号进行多层次的分析，挖掘出更深层次的信号特征。而且，书中还包含了大量的实际应用案例，例如在医学信号分析中对心电信号的去噪和异常检测，在地震信号分析中对波形特征的提取，以及在金融时间序列分析中的波动性建模等。这些案例的分析都非常透彻，让我能够深刻理解小波变换在解决实际工程问题中的强大能力。
评分作为一名在工程领域工作多年的技术人员，我一直对如何更有效地处理和分析各种类型的信号感到关注。传统信号分析方法在某些场景下确实很有效，但面对一些复杂的、非线性的、非平稳的信号时，总觉得力不从心。《信号处理的小波导引》这本书，恰好弥补了我在这一领域的知识盲区。它以一种非常系统和深入的方式，将小波变换这一强大的信号分析工具展现在我面前。我尤其欣赏书中对于小波变换“多分辨率分析”核心思想的详细阐述。作者通过形象的比喻和细致的数学推导，让我深刻理解了小波变换是如何能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，这对于分析那些瞬息万变、具有复杂时频特性的信号至关重要。书中对各种小波函数的数学性质和应用领域的详细介绍，让我能够根据具体的工程问题，选择最合适的小波函数，例如在图像去噪、边缘检测、数据压缩以及故障诊断等方面。我特别受益于书中对小波变换在图像处理中的应用分析，它详细讲解了如何利用二维小波变换对图像进行分解和重构，以及如何通过阈值处理来实现图像的降噪和特征提取。这些实际案例的深入分析，让我能够将理论知识直接转化为解决实际工程问题的能力，极大地提升了我的工作效率和创新能力。
评分作为一个在信号处理领域摸爬滚打多年的研究者，我一直对小波变换的强大之处深感好奇，但同时也对其复杂的数学理论感到望而却步。市面上关于小波变换的书籍不少，但很多都过于理论化，或者只是简单地罗列公式，难以让人真正领会其精髓。《信号处理的小波导引》这本书，可以说是刷新了我对小波变换书籍的认知。它以一种前所未有的方式，将小波变换的理论深度与工程应用紧密结合。书中对于小波变换的起源和发展历程的介绍，让我对其有了更全面的历史性认识。作者并没有回避其数学的严谨性，但他以一种非常清晰、有条理的方式，一步步地引导读者理解核心概念，比如“小波的衰减性”、“小波的紧支撑性”以及“小波的完备性”。这些原本可能令人头疼的数学属性，在作者的讲解下，都变得有迹可循，甚至充满了数学的美感。我尤其欣赏它对不同类型小波函数的详细分析，例如Daubechies小波、Morlet小波等，以及它们在特定应用场景下的优劣势。更重要的是，书中大量的实例分析，让我看到了小波变换是如何在实际工程问题中解决挑战的，比如在故障诊断、遥感图像处理以及通信系统等领域。这些案例的选取非常有代表性，而且讲解得非常透彻，让我能够将理论知识与实践经验相结合。这本书的语言风格非常严谨又不失风趣，让我在深入学习的同时，也能感受到探索知识的乐趣。
评分这本书我真的淘到宝了！我一直以来对信号处理都抱有浓厚的兴趣，但总是觉得那些传统的傅里叶变换之类的概念，虽然重要，但似乎总隔着一层难以言喻的“纱”。直到我翻开这本《信号处理的小波导引》，我才真正体会到“拨云见日”的感觉。小波变换，这个名字本身就带着一股神秘和灵动，而这本书恰恰用一种极其生动、循序渐进的方式，将这个强大的工具展现在我面前。我印象最深的是它对小波概念的引入，不是上来就给你一堆复杂的数学公式，而是从更直观的“波浪”的“小”版本开始讲起，就像是在邀请你去探索一个微观的信号世界。作者通过大量的图示和类比，把原本抽象的数学概念变得触手可及。比如说，它在解释“母小波”和“子小波”的时候，会用非常形象的比喻，让我能够快速抓住核心思想，而不是被数学的严谨性所吓倒。而且，这本书的结构设计也十分巧妙，从最基础的小波性质，到不同类型的小波（比如Haar小波、Daubechies小波），再到小波在不同领域的应用，层层递进，让你在不知不觉中就掌握了小波变换的精髓。最让我惊喜的是，它还涉及了一些前沿的应用，比如图像压缩、去噪等等，这些都让我看到了小波变换在现实世界中的巨大潜力。我特别喜欢它在讲解某个概念时，会先提出一个问题，然后一步步引导你去思考，最后给出解决方案，这种互动式的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地探索和发现。即使是其中的一些比较复杂的数学推导，作者也总能找到一种更易于理解的路径，或者提供一些辅助性的解释，让我在感到挑战的同时，也能保持学习的动力。
评分作为一名对信号处理充满好奇心的“跨界”学习者，我总觉得在传统信号分析方法之外，还有一些更强大的工具能够帮助我解决实际问题。《信号处理的小波导引》这本书，就是我寻觅已久的那本“密钥”。它的开篇就用一种非常生动的方式，引入了小波变换的概念，不是上来就啃硬骨头，而是从“缩放”和“平移”这两个看似简单的操作开始，逐渐揭示小波变换的威力。我特别欣赏书中对于小波变换“时频局部化”能力的强调。作者通过大量的图例，清晰地展示了小波变换是如何在保留时间信息的同时，又能够分析不同频率成分的，这对于理解非平稳信号的瞬时特性至关重要。书中的讲解非常有逻辑性，从一维小波变换到二维小波变换，再到各种离散小波变换，循序渐进，让你在掌握基础知识的同时，也能逐步深入到更复杂的理论。我尤其喜欢它在讲解小波的“正交性”和“双正交性”时，所做的详细对比，以及对这些性质在信号压缩和重构中的作用的阐述。此外，这本书还花了很大篇幅介绍小波变换在各个领域的应用，比如在医学影像分析中的降噪和特征提取，在金融时间序列分析中的模式识别，以及在通信系统中的信号调制解调等方面。这些应用案例的介绍，让我深刻地认识到小波变换的广泛适用性和强大潜力，也为我后续的研究和学习指明了方向。
评分说实话，我是一个对信号处理略有基础，但总觉得不够深入的学习者。之前的学习路径让我对一些基础概念有所了解，但总感觉在实际应用中，遇到一些复杂信号时，难以做到游刃有余。《信号处理的小波导引》这本书，彻底改变了我的认知。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的向导，带领我深入到小波变换这个迷人的领域。这本书最让我赞赏的一点是它的理论深度与实践指导并重。在讲解每一个理论概念时，作者都不会止步于数学的陈述，而是会深入剖析其物理意义和直观理解，这对于我这种更偏向于“理解为什么”的学习者来说，简直是福音。它通过详细的示例，展示了小波变换如何在时域和频域同时对信号进行分析，以及这种“多分辨率分析”的优势所在。我记得有一章专门讲解了小波变换的分解和重构过程，作者用非常细致的步骤和清晰的图示，让我理解了信号是如何被分解成不同尺度的小波系数，又如何通过这些系数精确地还原原始信号。这其中的数学原理虽然严谨，但作者的讲解方式却丝毫不让人感到枯燥，反而有一种抽丝剥茧的乐趣。更难能可贵的是，这本书并没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去介绍小波变换在实际工程中的应用，例如在语音信号处理、生物医学信号分析以及图像压缩等方面的具体案例。这些案例让我看到了小波变换强大的实用价值，也激发了我将其应用于自己研究领域的兴趣。书中的代码示例和伪代码也十分贴心，为我后续的编程实践提供了坚实的基础。
评分我对信号处理一直抱有极大的热情，但过去的学习经历让我觉得，虽然掌握了傅里叶变换等基本工具，但在处理一些非平稳信号，或者需要同时关注信号的幅度和频率信息时，总是显得力不从心。这本《信号处理的小波导引》的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。它以一种非常独特和系统的方式，引导我深入理解小波变换这个强大的工具。这本书最让我印象深刻的是其“引导式”的学习方法。它不是简单地陈述理论，而是通过提问、类比和大量的图示，逐步引导读者去理解小波变换的核心思想。我尤其喜欢它在讲解“多分辨率分析”时所做的比喻，将小波想象成不同尺寸的“窗口”，可以让我们从不同的“尺度”上去观察信号的细节。这种直观的理解方式，让我能够快速地掌握小波变换的时频特性，以及它与傅里叶变换在分析非平稳信号方面的根本区别。书中对不同小波族的介绍也十分详尽，并且详细说明了它们的数学性质和适用场景。我从中学习到了如何根据具体的应用需求，选择最合适的小波函数。而且，这本书在讲解完理论之后，还会紧接着介绍相关的应用实例，例如在图像去噪、特征提取以及数据压缩等方面的应用。这些实际案例的分析，让我更加深刻地体会到了小波变换的实用价值，并且激发了我将这些技术应用到自己实际项目中的热情。
评分个人认为是小波应用类书籍中的圣经
评分个人认为是小波应用类书籍中的圣经
评分这本书不是phd的水平其实还是很难理解。。。 话说mallat的上课也是这本书难度。。。
评分研究生入门的第一本书
评分个人认为是小波应用类书籍中的圣经
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