Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов

  

Ахмед Н., Рао К. Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ./Под ред. И. Б. Фоменко. — М.: Связь, 1980. — 248 c.

Книга написана ведущими американскими специалистами в области перспективного направления ортогональных преобразований цифровых сигналов. все шире внедряемых в системах связи, телефонии, телевидении, радиолокации, телеметрии и т. д. Это своего рода пособие для знакомства, изучения, обоснованного выбора и инженерных применений различных ортогональных преобразований при обработке цифровых сигналов.

Книга предназначена для инженеров и техников, специализирующихся в области обработки сигналов.



Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ
ПРЕДИСЛОВИЕ АВТОРОВ
ГЛАВА 1. Введение
1.1. Общие замечания
1.2. Терминология
1.3. Представление сигнала с помощью ортогональных функций [39]
1.4. Содержание книги
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 2. Фурье-представление сигналов
2.1. Фурье-представление
2.2. Спектр мощности, амплитудный и фазовый спектры
2.3. Преобразование Фурье
2.4. Связь между рядом Фурье и преобразованием Фурье
2.5. Взаимная корреляция, автокорреляция и свертка
2.6. Теорема отсчетов
2.7. Заключение
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 3. Фурье-представление временных последовательностей
3.1. Определение дискретного преобразования Фурье
3.2. Свойства ДПФ
3.3. Матричное представление корреляции и свертки
3.4. Соотношение между ДПФ, преобразованием Фурье и рядом Фурье
3.5. Спектр мощности, амплитудный и фазовый спектры
3.6. Двумерное ДПФ
3.7. Мгновенный спектр Фурье
3.8. Заключение
ЗАДАЧИ 3.1.
ГЛАВА 4. Быстрое преобразование Фурье
4.1. Постановка задачи
4.2. Обоснование поиска алгоритма
4.3. Основа для вывода алгоритма
4.4. Вывод алгоритма
4.5. Численные примеры
4.6. Перестановка данных
4.7. Объем вычислений и памяти
4.8. Некоторые приложения
4.9. Заключение
Приложение 4.1
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 5. Класс ортогональных функций
5.1. Определение частости
5.2. Обозначение непрерывных и дискретных функций
5.3. Функции Радемахера и Хаара
5.4. Функции Уолша
5.5. Заключение
Приложение 5.1. Код Грея
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 6. Преобразование Уолша—Адамара
6.1. Представление сигналов в виде ряда Уолша
6.2. Преобразование Уолша—Адамара, упорядоченное по Адамару
6.3. Быстрое преобразование Уолша-Адамара, упорядоченное по Адамару (БПУА)
6.4. Преобразование Уолша—Адамара, упорядоченное по Уолшу
6.5. Быстрое преобразование Уолша—Адамара, упорядоченное по Уолшу
6.6. Циклический и диадический сдвиги
6.7. Спектр ПУА с упорядочением по Уолшу [10—12]
6.8. Спектр ПУА с упорядочением по Адамару [4, 13]
6.9. Физическая интерпретация энергетического спектра ПУА с упорядочением по Адамару [13]
6.10. Модифицированное преобразование Уолша—Адамара МПУА)
6.11. Циклическая и диадическая корреляция (свертка)
6.12. Многомерные преобразования Уолша—Адамара с упорядочением по Адамару и по Уолшу
6.13. Заключение
ПРИЛОЖЕНИЕ 6.1
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 7. Различные ортогональные преобразования
7.1. Факторизация матриц
7.2. Обобщенное преобразование [4, 5]
7.3. Преобразование Хаара [ПХ]
7.4. Алгоритмы для вычисления преобразования Хаара (ПХ)
7.5. Пилообразные матрицы
7.6. Определение пилообразного преобразования
7.7. Дискретное косинусное преобразование (ДКП)
7.8. Двумерные преобразования
7.9. Заключение
ПРИЛОЖЕНИЕ 7.1. Кронекеровское произведение матриц
ПРИЛОЖЕНИЕ 7.2 Факторизация матриц
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 8. Обобщенная винеровская фильтрация
8.1. Некоторые основные матричные операции
8.2. Математическая модель [2]
8.3. Расчет фильтра
8.4. Субоптимальная винеровская фильтрация
8.5. Оптимальные диагональные фильтры
8.6. Субоптимальные диагональные фильтры [2—4]
8.7. Двумерная винеровская фильтрация
8.8. Заключение
ПРИЛОЖЕНИЕ 8.1. Терминология и определения
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 9. Сжатие данных
9.1. Поиск оптимального преобразования
9.2. Дисперсионный критерий и распределение дисперсии [1]
9.3. Сжатие электрокардиограмм [2]
9.4. Основные понятия сжатия изображений
9.5. Примеры сжатия изображений
9.6. Дополнительные соображения
9.7. Заключение
ПРИЛОЖЕНИЕ 9.1. Множители Лагранжа [9]
ЗАДАЧИ
ГЛАВА 10. Выбор признаков и распознавание образов
10.1. Введение
10.2. Принцип обучения
10.3. d-мерные образы
10.4. Задача трех классов
10.5. Эксперимент по классификации изображений
10.6. Метод отображения по методу наименьших квадратов
10.7. Расширенное пространство признаков
10.8. Классификатор для распознавания трех классов образов по критерию наименьшего среднеквадратичного расстояния
10.9. Классификатор для распознавания К классов образов по критерию наименьшего среднеквадратичного расстояния [9-11]
10.10. Квадратичные классификаторы [2]
10.11. Эксперимент по классификации ЭКГ
10.12. Заключение
ЗАДАЧИ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
email@scask.ru