- 30 %
Теоретические основы цифровой обработки и представления сигналов: учебное пособие

Автор: Умняшкин С. В.

Год: 2012

Издательство: Техносфера

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-94836-318-9

Страниц: 368

Форматы: PDF

цена:
249
174,3 руб.

Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по направлениям "Информатика и вычислительная техника" и "Прикладная математика", включает в себя рассмотрение общих теоретических вопросов, связанных с цифровым представлением сигналов, основами анализа линейных дискретных систем. Значительное внимание уделено вопросам эффективного представления информации (сжатия данных) и использования вейвлет-преобразований. Может быть рекомендовано в качестве дополнительного материала для направлений подготовки радиотехнического и телекоммуникационного профиля.
Второе издание представляет собой существенно переработанный и расширенный материал, в который включены новые разделы, добавлены упражнения для самостоятельного выполнения.

Предисловие
Глава 1. Элементы функционального анализа и спектрального представления функций
1.1. Линейные нормированные пространства
1.2. Анализ в линейных нормированных пространствах
1.3. Банаховы пространства
1.4. Пространства со скалярным произведением
1.5. Аппроксимация в гильбертовом пространстве
1.6. Примеры ортогональных систем в пространстве L2
1.7. Тригонометрические ряды Фурье. Интеграл Фурье
1.8. Принцип неопределенности время-частотного представления сигналов
1.9. Обобщенное преобразование Фурье
1.10. Энергетический спектр. Спектр мощности
Глава 2. Дискретизация и квантование сигналов. Дискретные ортогональные преобразования
2.1. Преобразование непрерывных сигналов в дискретные
2.2. Дискретизация по критерию наибольшего отклонения
2.3. Частотный критерий выбора шага дискретизации
2.4. Спектр дискретного сигнала
2.5. Дискретное преобразование Фурье
2.6. Быстрое преобразование Фурье (БПФ). Алгоритм БПФ с прореживанием по времени
2.7. Алгоритм БПФ с прореживанием по частоте
2.8. Дискретное преобразование Уолша
2.9. Дискретное преобразование Хаара
2.10. Некоторые применения дискретных ортогональных преобразований
2.11. Квантование дискретных сигналов
Глава 3. Линейные дискретные системы
3.1. Z-преобразование
3.2. Линейные дискретные фильтры (ЛДФ)
3.3. Соединения и структурные схемы фильтров
3.4. Устойчивость ЛДФ
3.5. Частотная характеристика ЛДФ
3.6. Синтез КИХ-фильтров по частотной характеристике
3.7. Нахождение отклика фильтра с использованием БПФ
3.8. Согласованный дискретный фильтр
3.9. Преобразователь Гильберта
Глава 4. Основы прикладной теории информации
4.1. Дискретный источник сообщений без памяти, количество информации. Энтропия
4.2. Основные теоремы о кодировании источника без памяти
4.3. Эффективное кодирование дискретного источника без памяти по методам Шэннона — Фано и Хаффмана
4.4. Кодирование длин серий
4.5. Арифметическое кодирование
4.6. Условная энтропия
4.7. Кодирование дискретного источника с памятью
4.8. Статистическое моделирование источника
4.9. Неопределенность непрерывного источника сообщений. Дифференциальная энтропия
4.10. Словарные методы кодирования
Глава 5. Теоретические основы применения ортогональных преобразований для представления дискретных сигналов
5.1. Корреляция как мера статистической зависимости данных. Преобразование Карунена — Лоэва
5.2. Эффективность использования дискретных ортогональных преобразований для кодирования коррелированных данных
5.3. ДПФ в вещественной форме. Дискретное преобразование Хартли
5.4. Дискретный марковский процесс первого порядка. Дискретное косинусное преобразование (ДКП)
5.5. Компрессия изображений на основе двумерного ДКП
5.6. Оптимизация алгоритмов сжатия данных с потерями
5.7. Аппроксимационный подход к выбору преобразований для кодирования дискретных сигналов. Частотная трактовка
5.8. Время-частотный анализ. Оконное преобразование Фурье
Глава 6. Вейвлет-преобразования и их приложения для обработки дискретных сигналов
6.1. Кратно-масштабный анализ (КМА)
6.2. Проектирование функций на подпространства КМА
6.3. Вычисление дискретных вейвлет-преобразований
6.4. Квадратурно-зеркальные фильтры (КЗФ)
6.5. Свойства КЗФ
6.6. Построение масштабирующих функций и вейвлетов по масштабирующим уравнениям
6.7. Вейвлеты Добеши
6.8. Биортогональные вейвлет-преобразования
6.9. Применение дискретных вейвлет-преобразований для сжатия сигналов
6.10. Подавление шумов фильтрацией в базисе дискретных вейвлет-преобразований
6.11. Двумерные дискретные вейвлет-преобразования
6.12. Вейвлет-пакеты
Заключение
Литература


Все отзывы о книге

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите