Wavelets の本を探しています。
ドビッシー変換について詳しく書いてある
ものを探しています。
 推薦できる本があったら、
教えて下さい。

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A 回答 (1件)

専門外ですが、以下の成書は参考になりますでしょうか(内容未確認!)?


=================================
ウェーブレットの基礎/ヘルナンデス,ワイス…[他]/科学技術出版/2000.1 
ウェーブレット/J.J.ベネデット,…[他]/シュプリンガー・フェ…/1995.12 
ウェーブレット入門/チャールズ・K.チュ…[他]/東京電機大学出版局/1993.5 
================================
この中にあれば良いのですが・・・?

ご参考まで。
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この回答へのお礼

 ありがとうございます。
最初の本は読んでいないので読んでみます。
2番目は持っています。
3番目は読みました。

 プログラムを作りたいのですが、
読んだ本では上手く作れなかったのです。
最初の本を探してみます。

お礼日時:2001/10/22 16:01

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数学の素人ですが、数学の中には他の変換もあるのではないかと思うのですが、どうなのでしょうか。媒介変数などとも関係があるのでしょうか。

Aベストアンサー

No.5 の補足と追加です。先の回答は説明不足でやや自分勝手な文章でした。
補足:f(t) を「原関数」、K(a,t) を「核関数」と言います。
追加説明:a を定めますと任意の核関数 K(a,t) が決まります。原関数と核関数の積値:I(a,t)=f(t)K(a,t) は、もし原関数とか区間数が互いによく似た値であれば大きく(正負が逆転していれば絶対値が大きく)、異なれば小さい値になります。 この積 I(a,t) を、原関数が定義されている t の範囲で加えあわせ(積分あるいは積和し)て得られる F(a) は、原関数と核関数の似ている程度を表しています。核関数のパラメータ a を変化させると、核関数も、対応する変換関数F(a) も変化します。「似ている程度」という意味で先にフィルターという言葉を使いました。
t領域に存在する関数fと、a 領域の関数 Fの関係を、
 f => F(変換)、 f <= F(逆変換)
と言います。変換、逆変換操作:f => F => f を続けると、元の関数fが得られなければ(一つの f1(t) はF1(a) と必ず対応していないと)変換操作の実用性が少なくなってきます。ただし1対1対応性は厳密な要求でして、画像整形で多用される近年のウェーブレット変換などでは「対応性」がなくても実用性があれば、好ましい核関数の近似値として核関数を変形することが多いようです。
このように、核関数 K(a,t) は原関数の中から摘出したい形状として自由に創作できますから、まだまだたくさんの「変換」がありえますし、あります。Russy 変換をお作りになったらいかがですか?

No.5 の補足と追加です。先の回答は説明不足でやや自分勝手な文章でした。
補足:f(t) を「原関数」、K(a,t) を「核関数」と言います。
追加説明:a を定めますと任意の核関数 K(a,t) が決まります。原関数と核関数の積値:I(a,t)=f(t)K(a,t) は、もし原関数とか区間数が互いによく似た値であれば大きく(正負が逆転していれば絶対値が大きく)、異なれば小さい値になります。 この積 I(a,t) を、原関数が定義されている t の範囲で加えあわせ(積分あるいは積和し)て得られる F(a) は、原関数と核関数の似てい...続きを読む

QMATLABによるWavelet解析について

卒業研究において、心拍情報をウェーブレット解析することを考えています。
それに伴い、文献・Web等でがんばってきましたが、数学の苦手な自分の頭では
やはりまかないきれませんでした…
具体的にどのようなウェーブレットの種類を利用し、どのようにそのデータを
観察・評価を行えば良いのか分かりません。

MATLAB7.0のWaveletToolboxを利用しています。
解析対象は一般的な心拍計から得た心拍情報(R-R間隔をmsで計測したもの)です。
目的としましては、その心拍情報を解析することで、
周波数ごとに解析することでわかるといわれている
被験者の意識状態(緊張状態か、リラックス状態かなど)を
時間情報と共にみたいと考えております。

何とか解析を試みようとオンラインヘルプとその例題を読みつつ
WaveletToolboxを触っています。使い方まではなんとか分かるようになったのです。
が、具体的な解析作業ということとなると、
どのようなウェーブレットの種類を選択し、最適なレベルはいくつなのか、
そしてなにより、解析結果として現れる図をどのように見ればよいか具体的に分かりません。

一次元離散ウェーブレット変換をしたときに
Approximationが低周波成分に対応し、Detailが高周波に対応しているということですので、
自分が見たいのはたとえば0.1Hz等ですのでApproximationを評価すれば良いと思っています。
そのような場合に特定の周波数がどの位置(時間)であらわれているかを観測するには
どうすればよいのでしょうか。

本来ならばおそらく、文献を読んで分かることなのかもしれませんが、
幾分頭が悪く、何とか自分でも分かる文献はないかともがきましたが
藁をもつかむ思いで質問させていただきました。
どなたか分かる方、MATLABというよりWavelet解析について分かる方もふくめ
どうぞよろしくお願いいたします。

卒業研究において、心拍情報をウェーブレット解析することを考えています。
それに伴い、文献・Web等でがんばってきましたが、数学の苦手な自分の頭では
やはりまかないきれませんでした…
具体的にどのようなウェーブレットの種類を利用し、どのようにそのデータを
観察・評価を行えば良いのか分かりません。

MATLAB7.0のWaveletToolboxを利用しています。
解析対象は一般的な心拍計から得た心拍情報(R-R間隔をmsで計測したもの)です。
目的としましては、その心拍情報を解析することで、
周波数ごと...続きを読む

Aベストアンサー

信号を計測した時間と山の数を数えれば周波数は出ます。
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Q乗数の計算問題教えて下さい。2(a^2)^3の考え方と答えを教えて下さ

乗数の計算問題教えて下さい。2(a^2)^3の考え方と答えを教えて下さい。^後の数字は上付きの小さな数字です。宜しくお願いします。

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Q二点(-1,-1)、(-5,3)を通る直線の式はy=?である この?の解き方を分かりやすく教えて下さ

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これが
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こちらは
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 -2=b
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Q100本に2本が当たりのアイスを100本買った場合

100本に2本が当たりのアイスを100本買った場合
当たりの本数の期待値は2ですが、実際には1本や3本
という結果になるような気がします。
確率的に一番出やすい結果は何本ですか?

Aベストアンサー

こんにちは。

1箱に100本入っていて、その中に当たりが必ず2本ちょうどある、ということではなのですよね?

>>>当たりの本数の期待値は2ですが、実際には1本や3本という結果になるような気がします。

いえ。それは期待値と確率を混同しています。
n本買って、その中にある当たりの期待値は、二項分布の期待値の確率の公式から、ぴったり
n × 2/100
つまり、100本買ったら期待値はちょうど2で、1000本買ったらちょうど20です。

二項分布の確率は、
nCk・p^k(1-p)^(n-k)
 = n!/(k!(n-k)!)・p^k(1-p)^(n-k)

ちょうど0本の確率は、
100!/(0!(100-0)!))*(2/100)^0*(98/100)^100 = 0.132619556(13.3%)
ちょうど1本の確率は、
100!/(1!(100-1)!))*(2/100)^1*(98/100)^99 = 0.270652155(27.1%)
ちょうど2本の確率は、
100!/(2!(100-2)!))*(2/100)^2*(98/100)^98 = 0.273413912(27.3%)
ちょうど3本の確率は、
100!/(3!(100-3)!))*(2/100)^3*(98/100)^97 = 0.182275941(18.2%)
ちょうど4本の確率は、
100!/(4!(100-4)!))*(2/100)^4*(98/100)^96 = 0.0902079912(9.0%)
ちょうど5本の確率は、
100!/(5!(100-5)!))*(2/100)^5*(98/100)^95 = 0.0353468047(3.5%)
・・・・・

というわけで、1位は2本、僅差の2位が1本です。
惜しかったですね(笑)

※:普通の電卓や表計算だと100の階乗などは計算できないので、Google電卓を使用して計算しました。
  Google電卓が正しいという前提です。
  たぶん大丈夫だとは思いますが。

こんにちは。

1箱に100本入っていて、その中に当たりが必ず2本ちょうどある、ということではなのですよね?

>>>当たりの本数の期待値は2ですが、実際には1本や3本という結果になるような気がします。

いえ。それは期待値と確率を混同しています。
n本買って、その中にある当たりの期待値は、二項分布の期待値の確率の公式から、ぴったり
n × 2/100
つまり、100本買ったら期待値はちょうど2で、1000本買ったらちょうど20です。

二項分布の確率は、
nCk・p^k(1-p)^(n-k)
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