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2020-04-30 17:25 來源：京東作者：京東

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內(nèi)容簡介:　　《稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性》涵蓋稀疏圖像、多尺度分析和信號處理的領(lǐng)域，包括線性多尺度變換，如小波、脊波、曲波變換以及非線性多尺度變換。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性》描述了稀疏度和形態(tài)分量分析方面的新研究進展，應(yīng)用這些研究內(nèi)容，能夠處理多種問題，如去噪、稀疏信號分解、盲源分離和壓縮感知等，而且給出了稀疏圖像與信號處理廣泛應(yīng)用的數(shù)值計算方法。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性》清晰地說明了高維信號稀疏表示技術(shù)的學(xué)術(shù)思想、發(fā)展脈絡(luò)、算法設(shè)計和應(yīng)用方法，同時提供了從小波、脊波、曲波變換以及非線性多尺度變換，形態(tài)分量分析的軟件包和數(shù)值實驗指南。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性》通過天文、生物、物理、數(shù)字媒體和法醫(yī)鑒定等諸多應(yīng)用實例，有機地將理論原理與工程實踐結(jié)合在一起，深入淺出。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性》可作為高校電子工程、信號與信息處理、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的高年級本科生或研究生的教材，也可作為從事稀疏表示和圖像處理方面研究人員的參考書。

作者簡介:

目錄:縮寫詞中英文對照
數(shù)學(xué)符號表
前言

第1章稀疏世界導(dǎo)論
1.1 稀疏表示
1.1.1 引言
1.1.2 什么是稀疏性？
1.1.3 稀疏性術(shù)語
1.1.4 最佳字典
1.2 從傅里葉到小波
1.3 從小波到過完備表示
1.3.1 過完備表示的好處
1.3.2 走向形態(tài)多樣性
1.3.3 壓縮感知：稀疏性與采樣的聯(lián)系
1.3.4 稀疏表示的應(yīng)用
1.4 小波與曲波的新應(yīng)用
1.4.1 地球觀測圖像的邊緣檢測
1.4.2 一幅彗星圖像的小波顯示
1.4.3 超聲心動圖儀圖像的增強
1.4.4 圖像分級和檢索的曲波矩方法
1.5 總結(jié)

第2章小波變換
2.1 引言
2.2 連續(xù)小波變換
2.2.1 定義
2.2.2 性質(zhì)
2.2.3 反變換
2.3 小波函數(shù)的實例
2.3.1 Morlef小波
2.3.2 墨西哥帽小波
2.3.3 Haar小波
2.4 連續(xù)小波變換算法
2.5 離散小波變換
2.5.1 多分辨率分析
2.5.2 快速金字塔算法
2.5.3 二維抽取小波變換
2.6 非二進分辨率因子
2.7 提升格式
2.7.1 利用提升的小波變換例子
2.8 小波包
2.8.1 一維小波包
2.8.2 小波包二叉樹
2.8.3 快速小波包變換
2.8.4 最優(yōu)小波包基
2.8.5 二維小波包
2.9 數(shù)值實驗指南
2.9.1 軟件
2.9.2 一維分段光滑信號的連續(xù)小波變換
2.9.3 離散小波變換的非線性逼近
2.9.4 小波包的非線性逼近
2.1 0總結(jié)

第3章冗余小波變換
3.1 引言
3.2 非抽取小波變換
3.2.1 一維非抽取小波變換
3.3 部分抽取小波變換
3.4 對偶樹復(fù)值小波變換
……

第4章非線性多尺度變換
第5章脊波和曲波變換
第6章稀疏性和噪聲去除
第7章線性反問題
第8章形態(tài)多樣性
第9章稀疏盲源分離
第10章球面上的多尺度幾何分析
第11章壓縮感知

算法列表
參考文獻

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