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DATA COMPRESSION AND TRANSFORM HANDBOOK

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简介：
《Data Compression and Transform Handbook》是一本全面介绍数据压缩技术和变换方法的手册，涵盖算法原理、应用实例及最新研究进展。 THE TRANSFORM AND DATA COMPRESSION HANDBOOK

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  • DATA COMPRESSION AND TRANSFORM HANDBOOK
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    《Data Compression and Transform Handbook》是一本全面介绍数据压缩技术和变换方法的手册，涵盖算法原理、应用实例及最新研究进展。 THE TRANSFORM AND DATA COMPRESSION HANDBOOK
     
  • Stock Prediction using LSTM and Data Preprocessed by Wavelet Transform...
    优质
    本文探讨了利用小波变换预处理数据，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行股票预测的方法，展示了该模型在金融市场分析中的应用潜力。 股票价格预测属于时间序列预测问题的一种，旨在帮助投资者做出决策以实现利益最大化。该领域的方法大致可分为两类：传统的数学方法与经济方法。传统数学方法包括统计技术如卡尔曼滤波器及自回归模型等，这些早期金融时间序列分析的基础手段在某些情况下仍能提供合理的预测结果。 然而，在处理金融市场数据中的高噪声问题时，上述传统方法往往显得力不从心。因此，文章中提出了一种应用小波变换进行预处理的方法，特别是通过小波阈值去噪技术来降低噪音的影响。这种技巧已经在信号去噪领域得到广泛应用，并且被证明是有效的。 具体来说，小波变换是一种能够同时分析时频信息的技术。它通过对时间序列数据采用适当的小波函数和尺度参数分解成一系列系数的方式捕捉到非平稳特性，这对于金融数据分析中的噪声与趋势识别特别有用。而通过设定阈值去除小于该数值的不重要小波系数来实现去噪，则是进一步提高信号质量的关键步骤。 文章中还介绍了一种名为多最优组合小波变换（MOCWT）的新方法，它设计了一个新颖的小波阈值函数以减少重建过程中的失真。实验结果显示这种方法在预测准确性方面优于传统技术。 此外，长短期记忆网络(LSTM)作为一种特殊的循环神经网络(RNN)，因其能够捕捉长期依赖信息且不易出现梯度消失或爆炸问题而被广泛应用于时间序列数据的处理和预测中。结合LSTM与小波变换的优势来改进股票价格模型已经成为当前金融研究的一个热点。 最后，文章还提到了一种开放获取许可协议——创作共用署名许可（Creative Commons Attribution License），允许用户在适当引用原作的情况下自由使用、复制、分发及再创作内容，但不可用于商业目的。
     
  • HYPER-SPECTRAL DATA COMPRESSION
    优质
    本文探讨了高光谱数据压缩技术，旨在减少存储需求及加快传输速度，同时保持数据质量和完整性。通过分析现有算法和方法，提出创新性解决方案以优化压缩效率。 - 高光谱图像压缩的架构设计。 - 无损预测编码高光谱图像。 - 线性预测下的无损高光谱图像压缩技术。 - 超光谱探测器数据的无损压缩方法。 - 基于局部最优分区向量量化法对超光谱数据进行处理的技术。 - 利用清晰/模糊自适应DPCM实现近似无失真高光谱影像压缩的方法。 - 高光谱图像分类与压缩联合技术研究。 - 预测编码在高光谱图像中的应用。 - 基于Treillis-Coded量化法的高光谱图像编码方法。 - 三维小波变换基础上的高光谱图像数据压缩算法。 - 光谱/空间维度上的高光谱影像压缩技术研究。 - 利用JPEG2000进行地球科学数据的压缩处理。 - 高光谱图象数据在无损和近似无失真压缩时出现的频域伪影问题。
     
  • Data Compression Introduction, 5th Edition.zip
    优质
    《Data Compression Introduction, 5th Edition》一书全面介绍了数据压缩技术的基础理论与应用实践，是该领域的权威参考。 《数据压缩导论》第五版
     
  • Fractal Image Compression: Theory and Applications
    优质
    《Fractal Image Compression: Theory and Applications》深入探讨了分形图像压缩技术的基本理论及其在实际应用中的实现方法。 这本书介绍了基于图像自变换的新图像压缩方法的理论与应用。这些方法将图像表示为一个分形对象——即在所有尺度上都有细节的对象。本书非常实用且完全更新，可作为从事图像处理及编码工作的人员的重要参考书，并为那些对分形不熟悉的读者提供很好的入门介绍。书中以简单的形式介绍了分形图像压缩的概念，并详细描述了与主题相关的数学理论。
     
  • Functional MRI Data Analysis Handbook
    优质
    《Functional MRI Data Analysis Handbook》是一本全面介绍功能磁共振成像数据分析方法和技术的手册，适合科研人员和学生参考学习。 功能性磁共振成像（fMRI）已成为研究脑功能最流行的手段之一。《功能磁共振图像数据分析手册》为处理fMRI数据提供了一种全面且实用的介绍方法。该书尽量减少专业术语，解释了用于分析fMRI数据的基本概念，并侧重于领域内常用的技巧。书中介绍了常用的数据分析软件包（如FSL、SPM和AFNI）所采用的方法背景知识，同时探讨了一些最新的前沿技术，例如模式分类分析、连接模型及静息态网络分析等。无论是初学者还是经验丰富的研究人员都能从本书中获得如何使用fMRI数据进行科学研究的深入且有效的知识，并能更熟练地运用fMRI数据分析软件。
     
  • Python Data Science Handbook: Essential Tools for Data Manipulation
    优质
    《Python Data Science Handbook》是一本介绍数据科学必备工具的手册，专注于利用Python进行高效的数据操作和分析。 Python Data Science Handbook：数据科学工作的必备工具 2023版
     
  • Functional MRI Data Analysis Handbook (0521517664).pdf
    优质
    《Functional MRI Data Analysis Handbook》是一本全面介绍功能性磁共振成像数据分析方法和技术的手册，适用于科研人员和学生。ISBN: 0521517664。 对大脑研究的介绍：如果想了解fMRI数据的研究可以参考相关资料。