Un recorrido por el procesamiento de señales con ondículas: The Sparse Way

Opiniones de los lectores

El libro «A Wavelet Tour of Signal Processing», de Stéphane Mallat, está considerado una obra fundamental en el campo de la teoría de las ondículas y sus aplicaciones al tratamiento de señales. Ofrece un tratamiento completo y matemáticamente riguroso de diversas técnicas wavelet, incluidos temas avanzados como la dispersión. Aunque se recomienda ampliamente como referencia y libro de texto para estudiantes de posgrado, muchos críticos advierten que no es adecuado para principiantes sin una base sólida en matemáticas avanzadas.

⬤ Cobertura exhaustiva de los métodos wavelet y aplicaciones en el procesamiento de señales, procesamiento de imágenes y compresión.
⬤ Explicaciones matemáticas rigurosas que atraen a los lectores que buscan profundidad.
⬤ Temas unificadores claros, especialmente en torno a los métodos dispersos, que mejoran la comprensión.
⬤ El contenido actualizado de la nueva edición incluye avances recientes en representaciones dispersas.
⬤ Considerado una referencia definitiva tanto para estudiantes como para profesionales del campo.

⬤ No apto para principiantes o autoestudio sin conocimientos previos; asume un alto nivel de competencia matemática.
⬤ Algunas críticas mencionan que el libro es demasiado denso y carece de claridad en la organización, lo que lo hace confuso para algunos lectores.
⬤ La falta de respuestas a los ejercicios puede dificultar el autoaprendizaje.
⬤ Muchos críticos señalan erratas y errores de redacción en el texto.
⬤ La amplitud del libro puede provocar una sensación de sobrecarga de información.

(basado en 29 opiniones de lectores)

Título original:

A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way

Contenido del libro:

El libro de Mallat es la referencia indiscutible en este campo: es el único que cubre el material esencial con tanta amplitud y profundidad. - Laurent Demanet, Universidad de Stanford.

La nueva edición de este libro clásico ofrece todos los conceptos, técnicas y aplicaciones principales de la representación dispersa, reflejando el papel clave que desempeña el tema en el procesamiento de señales actual. El libro presenta con claridad las representaciones estándar con transformadas de Fourier, wavelet y tiempo-frecuencia, y la construcción de bases ortogonales con algoritmos rápidos. El concepto central de sparsity se explica y aplica a la compresión de señales, la reducción de ruido y los problemas inversos, mientras que se cubren las representaciones sparse en diccionarios redundantes, superresolución y aplicaciones de detección compresiva.

Características:

* Equilibra la presentación de las matemáticas con las aplicaciones al procesamiento de señales.

* Los algoritmos y ejemplos numéricos se implementan en WaveLab, una caja de herramientas de MATLAB.

Nuevo en esta edición.

* Representaciones de señales dispersas en diccionarios.

* Detección compresiva, superresolución y separación de fuentes.

* Procesamiento geométrico de imágenes con curvelets y bandlets.

* Wavelets para gráficos por ordenador con elevación sobre superficies.

* Procesado y eliminación de ruido por tiempo-frecuencia.

* Compresión de imágenes con JPEG-2000.

* Ejercicios nuevos y actualizados.

A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way, tercera edición, es un recurso inestimable para investigadores e ingenieros de I+D que deseen aplicar la teoría en campos como el procesamiento de imágenes, el procesamiento y la compresión de vídeo, la biodetección, las imágenes médicas, la visión artificial y la ingeniería de comunicaciones.

Stephane Mallat es catedrático de Matemáticas Aplicadas en la Escuela Politécnica de París (Francia). De 1986 a 1996 fue profesor en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York y, entre 2001 y 2007, cofundó y fue Director General de una empresa de semiconductores de procesamiento de imágenes.