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Synopsis
Wavelets is an important research area in statistics with applications to signal processing and compression. This book discusses a fundamental denoising technique called "wavelet shrinkage." The book will be a reference for researchers and graduate students.
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding (Lecture Notes in Statistics, 161)
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Springer, 2001
ISBN 10 : 0387952446
ISBN 13 : 9780387952444
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Springer New York Mrz 2001, 2001
ISBN 10 : 0387952446
ISBN 13 : 9780387952444
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Wavelet methods have become a widely spread tool in signal and image process ing tasks. This book deals with statistical applications, especially wavelet based smoothing. The methods described in this text are examples of non-linear and non parametric curve fitting. The book aims to contribute to the field both among statis ticians and in the application oriented world (including but not limited to signals and images). Although it also contains extensive analyses of some existing methods, it has no intention whatsoever to be a complete overview of the field: the text would show too much bias towards my own algorithms. I rather present new material and own insights in the questions involved with wavelet based noise reduction. On the other hand, the presented material does cover a whole range of methodologies, and in that sense, the book may serve as an introduction into the domain of wavelet smoothing. Throughout the text, three main properties show up ever again: sparsity, locality and multiresolution. Nearly all wavelet based methods exploit at least one of these properties in some or the other way. These notes present research results of the Belgian Programme on Interuniver sity Poles of Attraction, initiated by the Belgian State, Prime Minister's Office for Science, Technology and Culture. The scientific responsibility rests with me. My research was financed by a grant (1995 - 1999) from the Flemish Institute for the Promotion of Scientific and Technological Research in the Industry (IWT). 220 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387952444
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding (Lecture Notes in Statistics, 161)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Springer New York, 2001
ISBN 10 : 0387952446
ISBN 13 : 9780387952444
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Springer, 2001
ISBN 10 : 0387952446
ISBN 13 : 9780387952444
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Etat : Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has soft covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,450grams, ISBN:9780387952444. N° de réf. du vendeur 4136376
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
impression à la demandeVendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
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Springer, Springer Mär 2001, 2001
ISBN 10 : 0387952446
ISBN 13 : 9780387952444
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Wavelets is an important research area in statistics with applications to signal processing and compression. This book discusses a fundamental denoising technique called 'wavelet shrinkage.' The book will be a reference for researchers and graduate students.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 220 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387952444
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Noise Reduction by Wavelet Thresholding
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Wavelet methods have become a widely spread tool in signal and image process ing tasks. This book deals with statistical applications, especially wavelet based smoothing. The methods described in this text are examples of non-linear and non parametric curve fitting. The book aims to contribute to the field both among statis ticians and in the application oriented world (including but not limited to signals and images). Although it also contains extensive analyses of some existing methods, it has no intention whatsoever to be a complete overview of the field: the text would show too much bias towards my own algorithms. I rather present new material and own insights in the questions involved with wavelet based noise reduction. On the other hand, the presented material does cover a whole range of methodologies, and in that sense, the book may serve as an introduction into the domain of wavelet smoothing. Throughout the text, three main properties show up ever again: sparsity, locality and multiresolution. Nearly all wavelet based methods exploit at least one of these properties in some or the other way. These notes present research results of the Belgian Programme on Interuniver sity Poles of Attraction, initiated by the Belgian State, Prime Minister's Office for Science, Technology and Culture. The scientific responsibility rests with me. My research was financed by a grant (1995 - 1999) from the Flemish Institute for the Promotion of Scientific and Technological Research in the Industry (IWT). N° de réf. du vendeur 9780387952444
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