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Wavelet Methods for Time Series Analysis
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Résumé

This introduction to wavelet analysis "from the ground level and up", and to wavelet-based statistical analysis of time series focuses on practical discrete time techniques, with detailed descriptions of the theory and algorithms needed to understand and implement the discrete wavelet transforms. Numerous examples illustrate the techniques on actual time series. The many embedded exercises - with complete solutions provided in the Appendix - allow readers to use the book for self-guided study.

Additional exercises can be used in a classroom setting. A Web site offers access to the time series and wavelets used in the book, as well as information on accessing software in S-Plus and other languages. Students and researchers wishing to use wavelet methods to analyze time series will find this book essential.

  • Covers both theory and practice
  • Numerous exercises and examples, detailed solutions provided

L'auteur - Donald B. Percival

Donald B. Percival : University of Washington

L'auteur - Andrew T. Walden

Andrew T. Walden : Imperial College of Science, Technology and Medicine, London

Sommaire

  • Introduction to wavelets
  • Review of Fourier theory and filters
  • Orthonormal transforms of time series
  • The discrete wavelet transform
  • The maximal overlap discrete wavelet transform
  • The discrete wavelet packet transform
  • Random variables and stochastic processes
  • The wavelet variance
  • Analysis and synthesis of long memory processes
  • Wavelet-based signal estimation
  • Wavelet analysis of finite energy signals
  • A. Answers to embedded exercises
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Cambridge University Press
Auteur(s) Donald B. Percival, Andrew T. Walden
Collection Cambridge series in statistical and probabilistic mathematics
Parution 02/02/2007
Nb. de pages 620
Format 18 x 25,5
Couverture Broché
Poids 1060g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9780521685085
ISBN13 978-0-521-68508-5

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