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Wavelets and Operators (Cambridge University Press, 1993).pdf

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简介：
《Wavelets and Operators》是由剑桥大学出版社于1993年出版的一本数学著作。该书深入探讨了小波理论及其与算子之间的联系，是学习和研究信号处理及泛函分析领域的经典参考文献。 《小波与算子》是小波领域的权威书籍，适合研究小波的学者阅读。

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  • Wavelets and Operators (Cambridge University Press, 1993).pdf
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    《Wavelets and Operators》是由剑桥大学出版社于1993年出版的一本数学著作。该书深入探讨了小波理论及其与算子之间的联系，是学习和研究信号处理及泛函分析领域的经典参考文献。 《小波与算子》是小波领域的权威书籍，适合研究小波的学者阅读。
     
  • Matrix Computations - Johns Hopkins University Press (1996).pdf
    优质
    《Matrix Computations》由约翰斯霍普金斯大学出版社于1996年出版，是数值线性代数领域的经典著作，深入探讨了矩阵计算的相关理论与应用。 Gene H. Golub and Charles F. Van Loan - Matrix computations, Johns Hopkins University Press (1996)
     
  • Matrix Analysis Topics - Cambridge University Press.pdf
    优质
    本书由Cambridge University Press出版，《Matrix Analysis Topics》深入探讨了矩阵理论的核心主题，包括特征值、奇异值分解及广义逆等，为研究生和科研人员提供全面指导。 Topics in Matrix Analysis 是由剑桥大学出版社出版的一本书。这本书深入探讨了矩阵分析的相关主题。如果你对矩阵理论感兴趣或者需要深入了解相关领域的知识，这会是一本非常有价值的参考书。
     
  • Numerical Recipes, 3rd Edition - Cambridge Press Book
    优质
    《Numerical Recipes》第三版由Cambridge Press出版，是一本全面介绍数值算法的经典著作，涵盖线性代数、傅立叶变换等众多领域。 NUMERICAL RECIPIES: The Art of Scientific Computing, Third Edition Authors: - William H. Press, Raymer Chair in Computer Sciences and Integrative Biology at The University of Texas at Austin - Saul A. Teukolsky, Hans A. Bethe Professor of Physics and Astrophysics at Cornell University - William T. Vetterling, Research Fellow and Director of Image Science at ZINK Imaging, LLC - Brian P. Flannery, Science, Strategy and Programs Manager at Exxon Mobil Corporation
     
  • Wavelets and Their Applications
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    《Wavelets and Their Applications》是一本介绍小波理论及其应用的专著，涵盖了信号处理、图像压缩等领域，为科研人员和工程师提供了宝贵资源。 **波纹理论与应用** 波纹理论是一种数学工具，在信号处理、图像分析、数据压缩及模式识别等领域具有广泛应用价值。其核心在于能够以非均匀方式表示信号，并允许多尺度分析，从而更好地提取重要信息。 ### 一、基本概念 1. **连续和离散波纹**：连续波纹用于分析连续信号；而离散波纹适用于数字处理领域，通常基于DFT（离散傅立叶变换）与DWT（离散小波变换）。 2. **母波纹与子波纹**：母波纹是基础函数，通过平移和缩放生成一系列在不同尺度上分析信号的子波纹。 3. **多分辨率分析**：提供了一种方法以同时从精细到粗糙的不同尺度查看信号特征，这对于捕捉局部细节及整体结构至关重要。 ### 二、变换类型 1. **连续小波变换（CWT）**: 将信号分解为一系列位置和尺度可调的子波纹函数。 2. **离散小波变换（DWT）**：通过正交滤波器实现，适合于计算机处理，在数据压缩与去噪中表现出色。 ### 三、应用领域 1. **信号压缩**: 波纹技术集中了主要的能量信息，因此在图像编码如JPEG2000中有广泛应用。 2. **图像分析**：用于边缘检测和特征提取等任务。 3. **噪声去除**：通过选择合适的阈值能够有效分离信号与背景噪音。 4. **模式识别**: 波纹变换有助于提高分类准确性，是机器学习中的重要工具之一。 5. **金融时间序列分析**：帮助预测市场趋势及发现价格波动的周期性行为。 6. **地震学应用**：用于改进地下结构成像的质量与精度。 7. **医学图像处理**: 在MRI和CT扫描中识别病灶，为诊断提供有力支持。 波纹理论是一个强大且灵活的方法，在理解信号和数据方面具有革命性的意义，并在众多实际应用场景中展现了卓越性能。随着技术进步，其影响力有望进一步扩大至更多领域。
     
  • Robust Optimization - A Publication of Princeton University Press
    优质
    本书由普林斯顿大学出版社出版，深入探讨了鲁棒优化理论及其在不确定条件下的应用，为决策者提供了宝贵的工具和策略。 Robust Linear Optimization Aharon Ben-Tal, Laurent El Ghaoui, Arkadi Nemirovski Copyright © 2009 by Princeton University Press **PART I. ROBUST LINEAR OPTIMIZATION** Chapter 1: Uncertain Linear Optimization Problems and their Robust Counterparts - Data uncertainty in linear optimization (Section 1.1) - Definition of uncertain linear problems and robust counterparts (Sections 1.2, 1.3) - Non-affine perturbations and exercises (Sections 1.4 - 1.6) Chapter 2: Robust Counterpart Approximations of Scalar Chance Constraints - Specifying uncertainty sets and chance constraints (Section 2.1, 2.2) - Basic examples with safe tractable approximations (Section 2.3) - Extensions to more complex scenarios (Sections 2.4 - 2.6) Chapter 3: Globalized Robust Counterparts of Uncertain LO Problems - Motivation and definition for globalized robust counterparts (GRC) - Computational tractability, example with antenna array synthesis (Sections 3.1 - 3.3) - Exercises and notes (Section 3.4 - 3.5) Chapter 4: More on Safe Tractable Approximations of Scalar Chance Constraints - Robust counterpart representation for safe convex approximations to chance constraints - Bernstein approximation, conditional value at risk, majorization techniques (Sections 4.1 - 4.6) **PART II. ROBUST CONIC OPTIMIZATION** Chapter 5: Uncertain Conic Optimization Concepts - Preliminaries and tractability of robust counterparts for conic problems (Section 5.2) Chapter 6: Solvable Cases in Uncertain Conic Quadratic Problems with Tractable RCs - Scenario uncertainty, simple interval uncertainty, unstructured norm-bounded uncertainty cases Chapter 7: Approximating Robust Counterparts of Uncertain Conic Quadratic Problems - Structured and ∩-ellipsoidal uncertainties (Sections 7.1 - 7.3) Chapter 8: Tractable RCs for Uncertain Semidefinite Problems - Definition, tractability analysis **PART IV. SELECTED APPLICATIONS** Chapter 15: Selected Applications of Robust Optimization Techniques - Examples in linear regression, inventory management, supply chain control (Sections 15.1 - 15.3) Appendices: A) Notation and prerequisites for conic programming B) Auxiliary proofs for chapters 4 & 10 C) Solutions to selected exercises throughout the book Bibliography Index
     
  • Linear Systems Theory (Published by Princeton University Press)
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    《Linear Systems Theory》由普林斯顿大学出版社出版，本书深入浅出地介绍了线性系统的理论基础、分析方法及其应用，适合高年级本科生和研究生学习。 Linear Systems Theory, published by Princeton University Press, is another reference to Linear System Theory and Design (3rd ed).
     
  • Cambridge Press. 3rd Edition
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    《Numerical Recipes》是由Cambridge Press出版的数值分析方法经典著作，本书第三版提供了广泛而实用的数值算法库，适用于科学和工程计算。 数值分析经典教材《Cambridge Press Numerical Recipes. 3rd Edition》。
     
  • Statistical Signal Processing with Wavelets and Hidden Markov Models...
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    本著作深入探讨了基于小波变换与隐马尔可夫模型的统计信号处理技术，适用于通信、医学成像及语音识别等领域。 本段落探讨了一种基于小波变换与隐马尔可夫模型（HMM）的统计信号处理方法。作者指出传统的基于小波变换的技术如去噪和检测通常假设小波系数是独立或联合高斯分布，而这种假设在许多现实世界的应用中并不成立。因此，本段落提出了一种新的框架——基于小波域隐马尔可夫模型的方法来模拟真实信号中的统计依赖性和非高斯特性。 小波变换作为一种强大的数学工具，在统计信号和图像处理领域被广泛应用。它提供了适合于多分辨率分析的自然环境，适用于多种涉及现实世界信号的应用场景，包括估计、检测、分类、压缩、预测以及滤波等。然而，基于简单标量变换的小波系数方法通常假设每个小波系数与其他所有系数无关。考虑到这一点，利用小波系数之间的依赖性可能会带来更好的性能。因此，本段落旨在开发新的概率模型来匹配现实世界信号中的统计特性。 为了实现这一目标，作者提出了一个基于小波域隐马尔可夫模型的新框架，并使用有效的期望最大化算法（EM）进行参数估计。这种模型充分考虑了小波变换的固有属性，并为处理复杂的真实信号提供了一种强大且易于使用的概率方法。通过这种方法，可以开发出用于信号去噪、分类和检测等任务的有效新算法。 文章还介绍了隐马尔可夫模型以及小波的基础知识，解释了如何在小波域中应用HMM来描述信号的统计特性，并讨论了概率图的概念及其重要性。尽管该研究发表于1998年，但其方法论对后续的研究和实际应用产生了深远的影响。这一技术不仅为信号处理领域提供了新的视角与工具，还推动了基于小波变换和隐马尔可夫模型的混合方法的发展，并在数据压缩、通信及生物信息学等领域得到了广泛应用。