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Toeplitz systems arise in a variety of applications, for instance, numerical differential equations, numerical integral equations of convolution-type, stationary autoregressive time series, system identification problems, and image restoration problems, to mention just a few. In this book, we give an elementary introduction to preconditioning techniques developed recently for solving Toeplitz systems.
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贾建华所著的《谱聚类集成算法研究》共分7章,第1章简述了研究背景;第2章介绍了本书工作的理论基础;第3章提出了一种基于空间一致性约束的谱聚类算法并将其应用到图像分割中;第4章针对谱聚类算法在实际应用中存在的尺度参数敏感问题,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成,并设计了一个新的共识函数;第5章提出了一个整合聚类个体质量和差异性的度量来表示聚类个体之间的距离,运用*近邻的思想来进行聚类个体选择;第6章将Azimi和Fern提出的自适应选择性聚类集成算法推广到一般情况,介绍了一种基于Bagging的选择性集成算法并应用到谱聚类集成中;第7章给出了一种基于PBIL的自适应选择性谱聚类集成学习算法。
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本书特点:以傅里叶方法为基础,逐步发展为更一般的方法;综合了数学和信号处理文献中与小波变换相关的内容;阐述了信号展开和滤波器组的方法;包含对基本小波系统的新的推广,包括M段小波、双正交系统、小波包和多小波;对具有有N阶算法复杂度的近似快速傅里叶变换算法级出小波的应用实例;包含其他小波文献的附加指南;附录中包含Matlab程序。
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作者十年来一直从事小波分析及其应用的研究工作,本书是以他在清华大学讲授《小波分析及基工程应用》课程的讲义为基础补充和完善而成的,特别适合作为小波的基础教材。 本书特色: 内容兼具基础性和实用性: 选择小波的构造、常见的各种小波变换及其快速及其快速算法为基础理论知识,而选取小波的数据压缩、信号奇异检测和图像多尺度边缘提取、信号去噪、多分辨造型等方面的典型应用及代表性算法为应用部分。实例丰富,所述算法具有实际可操作性。 可读性强,适用面广: 力求简化数学推导过程,略去一些复杂的数学证明,使读者只需具备高等数学的基础知识即可阅读本书。内容由浅入深,理论与应用交错编排,并结合大量的例子说明小波技术的原理算法和应用,便于自学。可供理工科高等院校的高年级学生、研究生和教师,以及对
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