小波分析

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出版者:武汉大学出版社
作者:樊启斌 编著
出品人:
页数:382
译者:
出版时间:2008-10
价格:34.00元
装帧:平装
isbn号码:9787307065840
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 樊妈
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具体描述

《小波分析》是为应用数学、信息与计算科学、应用物理、信号与图像处理、计算机软件及其应用等专业的高年级本科生、硕士研究生学习“小波分析”而编写的,它源于编者多年来在武汉大学讲授小波分析时所使用的讲义,在这次正式出版之前再次进行了认真的修订。

《小波分析》系统地阐述了小波分析的基础理论及其典型应用,全书共九章,大体可分为四个部分:(1)预备知识。第1章是全书所需要的预备知识,主要包括赋范线性空间、线性算子、Hilbert空间等。(2)基本内容。这部分包括第2、3、4章与第6章的第1、2节。(3)提高部分。这部分包括第5章、第6章的第3~5节、第7章。(4)典型应用。第8章介绍了小波分析韵几种主要应用。《小波分析》的主要特点可概括为“一个强调、二个适度、三种方法”。

《信号的语言:一次探索数学与工程边界的旅程》 在这浩瀚的数据洪流中,我们无时无刻不被各种信息所包围:跳动的股市曲线、变化的空气质量指数、身体的生理信号、通信设备上传输的每一个字节,乃至宇宙深处传来的古老回响。如何理解、解读、优化这些复杂而动态的信号,是现代科学与工程领域面临的永恒挑战。这本书并非关于特定数学工具的枯燥罗列,而是带领读者踏上一场意义深远的探索之旅,深入理解信号的本质,以及我们如何能够驾驭它们,从中提取有价值的洞察,并将其转化为解决实际问题的强大力量。 我们将从最基础的视角出发,审视信号究竟是什么。它们是时间、空间或是其他独立变量的函数,承载着自然界或人造系统的信息。你将了解到,一个看似简单的声波,其背后蕴含着丰富的频率、振幅和相位信息,而这些信息正是我们识别声音、理解语言的关键。同样,一张医学影像,无论是X光、CT还是MRI,都是对人体内部结构某种物理量的空间采样,其像素值的变化记录着健康与否的蛛丝马迹。本书将剥离这些信号表面的繁复,揭示其底层数学结构,让你领略信号作为一种“语言”的普适性。 为了有效分析这些“语言”,我们需要一系列强大的工具。本书将系统地介绍一系列经典而重要的信号处理理论和方法,并着重阐述它们是如何被设计出来,以及它们在不同场景下的应用。你将首先接触到傅立叶分析,这项革命性的工具将我们从时域的局限中解放出来,让我们得以在频率域观察信号的构成。想象一下,就像将一首交响乐分解成各个乐器的单独音符,傅立叶变换能揭示一个复杂信号是由哪些不同频率的正弦波叠加而成。我们将详细解析傅立叶级数和傅立叶变换的原理,理解其在信号滤波、频谱分析中的核心作用,并探讨其在音频处理、图像压缩等领域的实际应用。 然而,傅立叶分析虽然强大,却在处理非平稳信号时显得力不从心。非平稳信号的特点在于其频率成分会随时间而变化,例如一段音乐中的旋律变化、一段语音中的不同音素。这时,我们需要更加精细的工具。本书将引领你进入时频分析的殿堂,探讨短时傅立叶变换(STFT)等方法,如何同时关注信号的时间和频率信息,从而获得更全面的洞察。你将学习如何通过一个“窗口”在时间轴上滑动,捕捉信号在不同时间段内的频率特性,理解这种方法如何为我们提供更细腻的信号剖析。 进一步地,我们将深入到更具变革性的分析框架。数据中的局部化特性和多尺度分析的需求,促使了更先进技术的诞生。我们将探讨如何通过精心设计的“母小波”来分解和重构信号,这种方法能够同时在时间和频率域提供良好的局部化信息,尤其擅长捕捉信号中的瞬态变化、不连续点以及不同尺度的特征。你将理解,小波分析的核心思想在于,通过伸缩和平移一个基本函数(母小波),来构建一系列具有不同频率和时间分辨率的“小波基”,从而能够以一种更加灵活和自适应的方式来分析信号。我们将详细介绍连续小波变换和离散小波变换的数学原理,理解它们如何能够实现信号的降噪、特征提取、图像压缩等任务。 本书的重点并非仅仅停留在理论的介绍,而是着力于阐释这些分析工具如何与实际问题相结合,以及它们在各个工程和科学领域如何发挥关键作用。在通信领域,信号的清晰传输至关重要,我们将探讨如何利用信号处理技术来消除噪声、纠正失真,保证信息不失真地送达。在图像处理领域,我们不仅看到图像的锐化、模糊,更会学习到如何通过信号分析技术来实现图像的压缩,让海量图像数据能够被高效存储和传输,例如我们日常使用的JPEG格式,其背后就蕴含着离散余弦变换(DCT)的原理,而DCT与小波变换在某些应用场景下具有紧密的联系。 在生物医学工程中,信号分析更是不可或缺。心电图(ECG)、脑电图(EEG)等生理信号的分析,能够帮助医生诊断心脏疾病、神经系统疾病。我们将探讨如何利用降噪技术来净化这些微弱的生理信号,如何通过特征提取来识别异常模式,以及如何利用模式识别技术来辅助诊断。你将了解到,那些看似杂乱的生物信号,在经过精密的数学处理后,能够讲述关于人体健康状态的深刻故事。 此外,在金融领域,对股市、期权等金融产品的分析,同样依赖于对时间序列信号的理解。波动性、趋势、周期性等特征的提取,离不开先进的信号处理方法。在地球科学领域,地震波的分析,能够帮助我们探测地下的结构,了解地球的构造。在机械工程领域,对振动信号的分析,能够预测设备的故障,避免灾难性的损坏。本书将通过一系列精心设计的案例分析,展示这些理论如何在实际应用中落地生根,解决千行百业中的实际难题。 我们也将触及信号处理领域的前沿发展。随着计算能力的飞速提升,机器学习与信号处理的融合愈发紧密。你将了解到,深度学习模型如何能够自动地从海量数据中学习到复杂的信号特征,从而在模式识别、异常检测等任务中取得突破性的进展。我们将探讨卷积神经网络(CNN)在图像和序列数据分析中的应用,以及循环神经网络(RNN)在处理时序信号中的优势。 阅读本书,你将获得的不只是知识的积累,更是一种思维方式的转变。你将学会用一种更加结构化、数学化的眼光来审视周围的世界,理解那些看似杂乱无章的现象背后,可能隐藏着清晰的数学规律。你将培养一种解决问题的能力,能够将复杂的问题分解,选择合适的工具,并最终找到有效的解决方案。 无论你是希望深入理解信号处理的理论基石,还是希望将这些强大的工具应用于你的工程或研究领域,抑或是仅仅对数据背后的奥秘充满好奇,这本书都将为你提供一次宝贵而富有启发性的学习体验。它将为你打开一扇门,让你窥见数学与工程完美结合所能创造出的无限可能,让你成为一个更自信、更有能力去理解和改变我们这个被信号所定义的世界的探索者。

作者简介

樊启斌,男,1956年9月生,博士,教授,博士生导师,武汉大学数学与统计学院副院长,湖北省数学公课教学研究会副主委,湖北省跨世纪学科带头人,中国大学生数学竞赛湖北赛区委员会主任,主要从事数学教学工作与应用数学、图像处理的研究。

目录信息

第一章 预备知识
1.1 赋范线性空间
1.1.1 赋范线性空间与Banaeh空间
1.1.2 线性算子与线性泛函
1.2 Hilbert空间
1.2.1 内积空间与Hilbert空间
1.2.2 正交系与标准正交基
1.2.3 正交分解与正交投影算子
1.3 Fourier分析
1.3.1 Fourier变换及其性质
1.3.2 Fourier级数
1.3.3 Gibbs现象
习题1
第二章 小波分析基础
2.1 小波的概念
2.2 连续小波变换
2.3 窗口与Heisenberg不确定性原理
2.4 联合时频分析
2.4.1 Fourier变换的局限性
2.4.2 Gabor变换及其性质
2.4.3 小波分析的迅速发展
2.5 正交小波基
2.5.1 离散小波变换
2.5.2 标准正交系的频域特征
2.5.3 Haar正交小波基
2.6 小波的正则性
2.6.1 Holder正则性
2.6.2 小波变换与正则性分析
习题2
第三章 多分辨率分析
3.1 Shannon定理及其应用
3.2 多分辨率分析
3.2.1 多分辨率分析的定义
3.2.2 双尺度方程与小波滤波器
3.2.3 小波子空间与L2(R)的正交分解
3.3 正交小波的构造
3.3.1 从尺度函数到多分辨率分析
3.3.2 几个典型的正交小波
3.4 尺度函数的构造
3.5 正交样条小波
3.5.1 样条函数及其性质
3.5.2 样条多分辨率分析
3.5.3 正交样条小波的构造
习题3
第四章 Daubechies正交小波
4.1 有限双尺度方程的可解性
4.2 Daul3echies小波的构造
4.2.1 多项式m0(2)的构造
4.2.2 计算hn的方法之一
4.2.3 计算hn的方法之二
4.3 二进点上的尺度函数
4.4 消失矩和光滑性
4.4.1 消失矩的概念
4.4.2 Daubechies小波的消失矩
4.5 Coiflet正交小波
习题4
第五章 非正交小波
5.1 二进小波及其构造
5.1.1 半离散小波
5.1.2 二进小波
5.1.3 二进小波的构造
5.2 双正交小波
5.2.1 反演公式与对偶
5.2.2 线性相位与对称性
5.2.3 紧支对称双正交小波
5.3 半正交小波
5.3.1 Riesz小波的分类
5.3.2 半正交小波的性质
5.4 小波框架
5.4.1 Hilbert空间中的框架
5.4.2 框架算子与对偶框架
5.4.3 小波框架
5.4.4 Marr小波框架
习题5
第六章 小波逼近与算法
6.1 信号的逼近、分解与重构
6.1.1 信号的多尺度逼近
6.1.2 Haar小波分解算法
6.1.3 Haar小波重构算法
6.1.4 小波信号处理的主要步骤
6.2 Mallat算法
6.2.1 分解算法
6.2.2 重构算法
6.2.3 边界延拓问题
6.3 双正交小波与提升格式
6.3.1 双正交小波的Mallat算法
6.3.2 提升格式的频域表示
6.3.3 双正交小波的提升构造
6.3.4 提升格式的Mallat算法
6.4 提升格式与整数小波变换
6.4.1 提升格式的多相位结构
6.4.2 Laurent多项式的Euclid算法
6.4.3 多相位矩阵的因子分解
6.4.4 提升格式的算法描述
6.4.5 整数小波变换
6.5 正交小波包
6.5.1 为什么要引进正交小波包
6.5.2 正交小波包的定义与性质
6.5.3 小波子空间的精细分解
6.5.4 最优小波基的搜索算法
习题6
第七章 正交多小波
7.1 多小波的理论基础
7.1.1 多重多分辨率分析
7.1.2 矩阵加细方程解的存在唯一性
7.1.3 矩阵加细方程解的稳定性
7.2 多小波基的优良性质
7.2.1 多小波的正交性
7.2.2 多小波的消失矩特性
7.2.3 多小波的正则性
7.2.4 多小波的对称性
7.2.5 多小波的短支集特性
7.3 几个常见的正交多小波
7.4 正交多小波的Mallat算法
7.4.1 多小波分解与重构算法
7.4.2 预处理和后处理
7.4.3 平衡多小波
7.5 区间上的正交多小波
习题7
第八章 小波分析的应用
8.1 连续小波变换的应用举例
8.2 信号的奇异性检测
8.2.1 多尺度微分算子
8.2.2 小波变换的模极大值
8.2.3 Lipschits指数
8.2.4 平滑因子
8.3 信号的小波阈值去噪
8.3.1 估计小波系数的软、硬阈值方法
8.3.2 小波系数估计的几种改进模型
8.3.3 试验结果和模型评价
8.4 Besov空间小波图像去噪
8.4.1 Besov空间的概念
8.4.2 Besov空间图像去噪模型
8.5 小波图像压缩
8.5.1 图像编码概述
8.5.2 图像数据的小波变换
8.5.3 嵌入式小波零树压缩
8.5.4 小波系数零树编码
8.5.5 逐次逼近量化
8.5.6 一个数值算例
习题8
第九章 小波与偏微分方程数值解
9.1 概述
9.1.1 偏微分方程数值解法
9.1.2 几个典型的积分算子
9.2 BCR快速算法
9.2.1 算子的非标准格式
9.2.2 算子的标准格式
9.2.3 算子的小波稀疏逼近
9.3 利用小波变换求解偏微分方程
9.3.1 问题概述
9.3.2 两点边值问题及其差分格式
9.3.3 周期化和预处理
9.3.4 计算周期算子的逆
9.3.5 问题的进一步扩展
9.4 约束预处理共轭梯度算法
9.4.1 问题的描述
9.4.2 精度子空间
9.4.3 自适应算法
9.4.4 算子的预处理
习题9
参考文献
名词索引
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的排版和装帧工艺也值得称赞,这对于长时间的阅读来说是一个巨大的加分项。纸张的质感厚实而不失韧性,油墨的印刷清晰锐利,尤其是一些涉及高低频分离和尺度分解的插图,层次分明,即便是打印在纸面上,其细节也未曾丢失。在内容结构上,作者展现了一种非常宏大的历史观。他没有将该理论视为一个孤立的数学工具,而是将其置于信号处理技术发展的长河中进行考察。他清晰地梳理了傅里叶分析的局限性是如何催生了这一新范式的诞生,以及后续诸如帧理论、紧框架等相关概念如何对其进行了补充和完善。这种纵向的、历史的视角,使得读者在学习具体技术细节的同时,还能建立起一个完整的知识体系框架,避免了“只见树木不见森林”的困境。阅读过程中,我常常会因为对某个概念理解得不够深入而停下来,但回溯前几页,作者总能以不同的侧重点再次强调,这种多角度的反复阐述,确保了核心思想的有效吸收。

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说实话,阅读这本书的体验,更像是在聆听一位资深教授的深度讲座,而不是单纯地啃读一本教科书。它最吸引我的地方在于其视野的开阔性。许多教材只关注理论的建立和证明的完整性,但这本书却花费了相当大的篇幅去探讨该理论在不同领域的“落地”与“演化”。例如,作者在深入探讨了小波的重构性质后,立刻转向了它在医学影像去噪中的应用案例,这种紧密的理论与实践的结合,极大地提升了阅读的成就感。我尤其欣赏作者在选择案例时的独到眼光,他挑选的并非那些已经被泛滥引用的“标准案例”,而是引入了一些更具挑战性、更能体现该理论优势的“前沿应用场景”。书中对于算法实现效率的讨论也十分到位,直接点明了在有限算力下,如何对理论进行巧妙的近似处理,以达到可接受的性能指标。这种务实的态度,让这本书不仅具有极高的学术价值,同时也是一本实战性极强的工具书。

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这本书的语言风格是其最独特之处。它不像某些技术书籍那样充满居高临下的权威感,反而有一种平等交流的亲和力。作者似乎非常清楚初学者在学习新概念时可能遇到的“认知障碍点”,并总能提前预判,用极为口语化但又不失严谨的措辞进行解释和疏导。我特别喜欢书中经常出现的那些“旁白式”的评论,它们像是一位经验丰富的导师在耳边轻声提醒:“注意,这里的‘正交性’与我们通常理解的线性代数中的概念略有不同,关键在于基函数的平移和伸缩。”正是这些细微之处的引导,极大地降低了理解门槛。同时,书中对一些关键数学符号的引入也极为谨慎,每一个希腊字母的出现都伴随着清晰的定义和物理意义的阐释,真正做到了对读者的尊重。读完全书,我不仅掌握了理论工具,更重要的是,我学会了如何像一个研究者那样去审视和分析信号中的复杂信息。这是一次非常充实且愉快的学习旅程。

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这部书的封面设计得极为简洁,黑白灰的配色带着一种沉静的学术气息,让人在书店里一眼就能被它的低调所吸引。我本来对这类理论性很强的书籍有些望而却步,总觉得充满了晦涩难懂的公式和抽象的概念。然而,翻开第一章,作者的处理方式就让我眼前一亮。他没有一上来就抛出复杂的傅里叶变换,而是从一个非常生活化的例子——比如如何清晰地分辨出一段嘈杂录音中的特定乐器声——入手,娓娓道来,将“信号”这个概念讲得极其透彻。读着读着,我甚至有些忘记了自己是在阅读一本理论专著。文字的流畅性使得原本应该枯燥的数学推导,仿佛变成了一种有逻辑的美学展示。特别是其中关于“多分辨率分析”的阐述,作者巧妙地运用了类比手法,将不同尺度的信息捕捉过程描绘得生动形象,让我这个非专业背景的读者也能大致领会到其精髓。这本书的行文节奏把握得非常好,既保证了深度,又兼顾了可读性,确实是近年来少有的能将硬核技术讲解得如此优雅的佳作。我特别喜欢它在介绍完一个核心概念后,总会附带一些历史背景的补充说明,让人在学习技术的同时,也能感受到学科发展的脉络和先驱者的智慧。

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我拿到这本书时,心中充满了一种期待与审慎交织的情绪。我对该领域的研究兴趣由来已久,但市面上多数教材要么过于侧重纯数学的严格证明,让人感觉高高在上,要么又过于简化,以至于在实际应用中显得力不从心。这本书,在我看来,找到了一个非常微妙的平衡点。作者的叙事结构极为精巧,他仿佛是一位经验丰富的工程师,带着我们一步步搭建复杂的系统。尤其是在讨论滤波器组的设计部分,作者并没有直接给出标准化的设计公式,而是引导读者去思考不同应用场景下对时间局部性和频率分辨率的要求是如何相互制约的。这种“引导式”的教学方法,极大地激发了读者的主动思考能力。我甚至会停下来,合上书本,在草稿纸上重新推演一下作者刚刚展示的那个关键不等式,这让我对其中涉及的能量守恒和信息量化有了更深层次的理解。最令人赞叹的是,书中对各种窗口函数的特性对比分析,细致入微,对比图表的绘制质量极高,直观地展现了不同选择带来的性能权衡,这对于指导实际项目选择合适的工具至关重要。

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我老师写的书,无力吐槽了。

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