Wavelets Making Waves in Mathematics and Engineering (VHS Video, 1993) (American Mathematical Societ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Mathematical Society

作者:Ingrid Daubechies

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993

价格:0

装帧:Accessory

isbn号码:9780821880821

丛书系列:

图书标签:

• Wavelets
• Mathematics
• Engineering
• VHS
• Video
• 1993
• American Mathematical Society
• Selected Lectures
• Baltimore
• 1992

谐波分析前沿：从傅里叶到小波的跨越 本书深入探讨了自二十世纪中叶以来，信号处理、图像分析以及纯数学领域中一场深刻的范式转变——从传统的傅里叶分析过渡到更为灵活和局域化的多分辨率分析方法，即小波理论。 本书并非对某一特定教材的复述，而是聚焦于支撑这场技术飞跃背后的核心数学原理、算法演进及其在工程实践中的初步应用。它旨在为读者构建一个清晰的知识图谱，展示如何利用不同尺度的基函数来捕捉信号的瞬态特征和非平稳特性，这是传统傅里叶变换难以企及的优势。 第一部分：傅里叶分析的局限与多分辨率分析的兴起 开篇部分回顾了经典傅里叶分析的强大威力及其固有的局限性。我们首先详细阐述了傅里叶级数和傅里叶变换如何将信号分解为无限长的正弦和余弦基函数的叠加。这种全球性（Global）的表示方式在处理平稳信号时效率极高，但在分析突变点、尖峰或瞬态现象时，其稀疏性急剧下降，使得局部信息的提取变得异常困难。 随后，本书引入了“时频分析”的必要性。为了克服傅里叶变换在时间定位上的不足，我们探讨了短时傅里叶变换（STFT）的概念。STFT通过使用一个固定窗口在时间轴上滑动，试图在时间与频率之间取得平衡。然而，我们深入分析了海森堡不确定性原理在STFT中的体现：一个固定的窗口无法同时提供高时间分辨率和高频率分辨率。这种“一刀切”的窗口选择机制，正是驱动研究人员寻找更优越基函数集合的根本动力。 第二部分：小波理论的数学基石 本部分是全书的核心，专注于构建小波分析的理论框架。我们细致地介绍了“小波”（Wavelet）——一个具有有限持续时间和平均值为零的振荡函数——如何作为一种“小波”来替代傅里叶分析中的正弦基。 2.1 正交与双正交基的构建： 我们详细阐述了小波的构造过程，重点讲解了如何从一个“母小波”（Mother Wavelet）通过伸缩（Scaling）和位移（Translation）操作生成一个完整的、完备的函数基集合。理论分析集中在尺度空间和小波空间的概念上。尺度空间捕捉信号的低频近似（平滑部分），而小波空间则用于捕捉细节信息（高频、突变部分）。 本书深入讲解了多分辨率分析（MRA）的数学结构，特别是对“多分辨率分析的五条准则”（或相关条件）的详尽论述。这五条准则是构建良好小波基的数学保证，确保了函数的完备性、最小冗余性（或正交性/双正交性），以及信息的可逆重构性。 2.2 离散小波变换（DWT）与滤波器组： 理论与实践的桥梁在于离散化。本书详细剖析了Mallat算法及其与两通道滤波器组的深刻联系。我们展示了如何通过一对互补的滤波器——低通滤波器（对应尺度函数）和高通滤波器（对应小波函数）——来实现信号的逐级分解与重构。 分解过程： 解释了信号如何通过交替应用低通和高通滤波器，并进行二重采样（下采样）来分离不同尺度的信息，这本质上是一种递归的滤波过程。 重构过程： 详细说明了如何利用一对共轭滤波器（在正交情况下，即互补滤波器）以及逆采样操作，实现信号的完美重建（Perfect Reconstruction, PR），强调了相干性与相位关系在确保重构无损中的关键作用。 第三部分：关键小波家族与应用初探 本书不仅停留在抽象的数学推导上，还深入探讨了几个在工程和科学界具有里程碑意义的小波家族。 3.1 经典小波的特性对比： 我们对几种著名的小波进行了详细的比较分析，包括： Haar 小波： 作为最简单的正交小波，它具有尖锐的阶跃响应，非常适合检测信号中的跳变点，但平滑性差。 Daubechies (Db) 小波族： 强调了这类小波如何通过增加消失矩（Vanishing Moments）的数量来提高其对特定信号的稀疏性，从而在压缩应用中表现出色。同时，我们也讨论了其相位失真问题，因为它们通常是非对称的。 Symlets（对称小波）： 作为Db小波的改进，讨论了它们在保持紧支撑的同时，如何通过最小化相位失真来提升在某些滤波应用中的性能。 3.2 早期工程应用的展示： 鉴于该书的成书年代背景，本部分侧重于小波分析在当时新兴领域的初期应用案例，这些案例展示了小波相对于傅里叶方法的显著优势： 1. 信号去噪（Denoising）： 介绍了基于小波系数阈值处理的去噪方法（如VisuShrink），阐述了如何通过识别噪声和信号系数的能量差异，实现高效的非线性滤波。 2. 信号和图像压缩： 讨论了小波基函数在表示信号能量方面的卓越能力，如何利用能量集中特性实现高压缩比而失真较小。 3. 特征提取： 探讨了在医学信号（如心电图ECG）分析中，利用小波的局部化特性来精确识别QRS波群等关键瞬态特征的应用。 总结：展望新范式的潜力 本书最终总结了小波理论作为一种统一的数学工具，如何为信号处理提供了一个灵活、多尺度的框架。它不仅仅是傅里叶分析的替代品，更是一种对信号结构进行更深层次、更直观理解的新视角。通过对这些基础理论和方法的详尽梳理，读者可以为后续研究更先进的小波变种（如连续小波变换、小波包分解）以及它们在现代复杂系统建模中的应用奠定坚实的基础。

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