Un tour Wavelet dell'elaborazione del segnale: Il modo sparso

Recensioni dei lettori

Il libro “A Wavelet Tour of Signal Processing” di Stéphane Mallat è considerato un'opera fondamentale nel campo della teoria wavelet e delle sue applicazioni nell'elaborazione dei segnali. Offre una trattazione completa e matematicamente rigorosa di varie tecniche wavelet, compresi argomenti avanzati come la sparsità. Sebbene sia ampiamente raccomandato come riferimento e libro di testo per studenti laureati, molti recensori avvertono che non è adatto ai principianti senza una solida base di matematica avanzata.

⬤ Copertura completa dei metodi wavelet e delle applicazioni nell'elaborazione dei segnali, nell'elaborazione delle immagini e nella compressione.
⬤ Spiegazioni matematiche rigorose che attraggono i lettori in cerca di profondità.
⬤ Temi chiari e unificanti, soprattutto per quanto riguarda i metodi sparsi, che migliorano la comprensione.
⬤ I contenuti aggiornati della nuova edizione includono i recenti progressi nelle rappresentazioni rade.
⬤ Considerato un riferimento definitivo sia per gli studenti che per i professionisti del settore.

⬤ Non è adatto ai principianti o allo studio autonomo senza conoscenze preliminari; presuppone un alto livello di competenza matematica.
⬤ Alcune critiche indicano che il libro è troppo denso e manca di chiarezza nell'organizzazione, rendendo il libro confuso per alcuni lettori.
⬤ La mancanza di risposte agli esercizi può ostacolare gli sforzi di autoapprendimento.
⬤ Molti recensori hanno notato refusi ed errori editoriali nel testo.
⬤ L'ampiezza del libro può portare a una sensazione di sovraccarico di informazioni.

(basato su 29 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way

Contenuto del libro:

Il libro di Mallat è il riferimento indiscusso in questo campo: è l'unico che copre il materiale essenziale con tale ampiezza e profondità. - Laurent Demanet, Università di Stanford.

La nuova edizione di questo libro classico fornisce tutti i principali concetti, le tecniche e le applicazioni della rappresentazione rada, riflettendo il ruolo chiave che l'argomento riveste nell'odierna elaborazione dei segnali. Il libro presenta chiaramente le rappresentazioni standard con le trasformate di Fourier, wavelet e tempo-frequenza, e la costruzione di basi ortogonali con algoritmi veloci. Il concetto centrale di sparsità viene spiegato e applicato alla compressione del segnale, alla riduzione del rumore e ai problemi inversi, mentre vengono trattate le rappresentazioni rade nei dizionari ridondanti, la super-risoluzione e le applicazioni di compressive sensing.

Caratteristiche:

* Bilancia la presentazione della matematica con le applicazioni all'elaborazione dei segnali.

* Gli algoritmi e gli esempi numerici sono implementati in WaveLab, un toolbox MATLAB.

Novità di questa edizione.

* Rappresentazioni di segnali sparsi in dizionari.

* Rilevamento compressivo, super-risoluzione e separazione delle sorgenti.

* Elaborazione di immagini geometriche con curvelet e bandlet.

* Wavelets per la grafica computerizzata con sollevamento su superfici.

* Elaborazione audio a frequenza temporale e denoising.

* Compressione di immagini con JPEG-2000.

* Esercizi nuovi e aggiornati.

A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way, terza edizione, è una risorsa preziosa per i ricercatori e gli ingegneri di ricerca e sviluppo che desiderano applicare la teoria in campi quali l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione e la compressione video, il bio-sensing, l'imaging medico, la visione artificiale e l'ingegneria delle comunicazioni.

Stephane Mallat è professore di matematica applicata al College Polytechnique di Parigi, Francia. Dal 1986 al 1996 è stato professore presso il Courant Institute of Mathematical Sciences della New York University e, tra il 2001 e il 2007, ha co-fondato ed è diventato amministratore delegato di un'azienda di semiconduttori per l'elaborazione delle immagini.