Book Details
Format
Paperback
Pages
452
Language
German
Published
Jan 5, 2012
Publisher
Vieweg+Teubner Verlag
ISBN-10
3322831280
ISBN-13
9783322831286
Description
Dieses Werk bietet eine umfassende Einführung in die adaptive Wavelet-Analyse, eine innovative Methode zur Datenverarbeitung, die in der modernen Mathematik und Technik zunehmend an Bedeutung gewinnt. Die Autoren, Mladen Victor Wickerhauser und Kurt Jetter, vermitteln sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Anwendungen dieser leistungsstarken Technik.
Die Leser werden in die Konzepte und Algorithmen eingeführt, die hinter der adaptiven Wavelet-Analyse stecken. Diese Methodik ist besonders nützlich für die Analyse von Signalen und Bildern, da sie eine flexible und effiziente Datenreduktion sowie eine präzise Rekonstruktion ermöglicht. Die Verbindung zwischen Theorie und praktischer Software wird deutlich, was den Lesern hilft, die Konzepte besser zu verstehen und anzuwenden.
Darüber hinaus wird die Notwendigkeit und der Nutzen dieser Analysetechniken in verschiedenen Disziplinen erörtert, und es werden zahlreiche Anwendungsbeispiele gegeben. Dies macht das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit modernen Analysemethoden in Mathematik und Ingenieurwissenschaften beschäftigen wollen.
Die Leser werden in die Konzepte und Algorithmen eingeführt, die hinter der adaptiven Wavelet-Analyse stecken. Diese Methodik ist besonders nützlich für die Analyse von Signalen und Bildern, da sie eine flexible und effiziente Datenreduktion sowie eine präzise Rekonstruktion ermöglicht. Die Verbindung zwischen Theorie und praktischer Software wird deutlich, was den Lesern hilft, die Konzepte besser zu verstehen und anzuwenden.
Darüber hinaus wird die Notwendigkeit und der Nutzen dieser Analysetechniken in verschiedenen Disziplinen erörtert, und es werden zahlreiche Anwendungsbeispiele gegeben. Dies macht das Buch zu einer wertvollen Ressource für alle, die sich mit modernen Analysemethoden in Mathematik und Ingenieurwissenschaften beschäftigen wollen.