Fourier-Analysis und Distributionen

Fourier-Analysis und Distributionen von Brigola,  Rolf
3. durchgesehene Auflage - Das Buch gibt eine Einführung in Theorie und Anwendungen von Fourierreihen, Fouriertransformationen und Distributionen. Die Hälfte des Buches ist Anwendungen wie DFT, DCT, Linearen Filtern und linearen Differentialgleichungen mit konstanten Koeffizienten gewidmet. Es enthält 110 Aufgaben mit Lösungen. Die Anwendung von Computeralgebra-Systemen wie Maple, Mathematica oder Matlab wird in Beispielen demonstriert. Es richtet sich an engagierte Bachelor-Studenten mittlerer Semester oder solche in einem beginnenden technisch-naturwissenschaftlichen Masterstudium.
Aktualisiert: 2020-01-02
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Fourier-Analysis und Distributionen

Fourier-Analysis und Distributionen von Brigola,  Rolf
Das Buch gibt eine Einführung in Theorie und Anwendungen von Fourierreihen, Fouriertransformationen und Distributionen. Die Hälfte des Buches ist Anwendungen wie DFT, DCT, Linearen Filtern und linearen Differentialgleichungen mit konstanten Koeffizienten gewidmet. Es enthält 110 Aufgaben mit Lösungen. Die Anwendung von Computeralgebra-Systemen wie Maple, Mathematica oder Matlab wird in Beispielen demonstriert. Es richtet sich an engagierte Bachelor-Studenten mittlerer Semester oder solche in einem beginnenden technisch-naturwissenschaftlichen Masterstudium.
Aktualisiert: 2020-01-02
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Signaltheorie

Signaltheorie von Mertins,  Alfred
Zu den typischen Aufgabenstellungen der Signalverarbeitung gehören z. B. die Komprimierung von Sprach-, Audio- und Bildsignalen, die Signal- bzw. Prozessanalyse und die Datenübertragung. Die dabei angewandten Methoden sind äußerst vielfältig und das Verständnis der Algorithmen erfordert zum Teil weitgehende Kenntnisse der Signaltheorie. Ein wesentlicher Aspekt der Signaltheorie besteht darin, Methoden anzugeben, die besondere Einsichten in die Eigenschaften von Signalen bzw. von stochastischen Prozessen erlauben. Beispiele linearer Transformationen sind dabei die Karhunen-Love-, die Kurzzeit-Fourier- und die Wavelet-Transformation. Bei den nichtlinearen Analysemethoden ist die Wigner-Verteilung hervorzuheben. Hinzu kommen die modellgestützten Detektions- und Schätzverfahren. Dieses Lehrbuch ermöglicht dem Leser einen systematischen Einstieg in die Signaltheorie. Die Methoden werden dabei anhand zahlreicher Anwendungsbeispiele, die bis hin zu Fragestellungen jüngster Forschungsaktivitäten führen, illustriert. Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Fourier-Transformation, der Beschreibung linearer Systeme und der Matrizenalgebra.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Fourier-Analysis und Distributionen

Fourier-Analysis und Distributionen von Brigola,  Rolf
Lehrbuch für Studierende der Mathematik, Physik und aller technisch-naturwissenschaftlichen Fachrichtungen, die Fourier-Analysis von Grund auf lernen wollen, ausgehend von Kenntnissen der mathematischen Grundvorlesungen im ersten Studienjahr. Der Theorieteil umfasst 180 Seiten über Fourierreihen, Fouriertransformation, Distributionen, DFT und z-Transformation. Zahlreiche Beispiele und Abbildungen machen den Stoff auch für Nicht-Mathematiker verständlich und vermitteln die erwünschte Rechentechnik. 270 Seiten des Buches sind konkreten Anwendungsbeispielen aus der Physik, der Elektrotechnik und der Signalverarbeitung gewidmet. Die Beispiele reichen von klassischen Problemen der Physik (Potentiale, Wellen, Wärmeleitung) bis zum Entwurf analoger und diskreter Filter, digitalen Übertragungsverfahren, Zeit-Frequenz-Analysis und Wavelets. Zu den Übungsaufgaben sind auch die Lösungen im Buch enthalten.
Aktualisiert: 2023-03-16
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Bilddatenkompression

Bilddatenkompression von Strutz,  Tilo
Dieses Buch befasst sich mit den allgemeinen Verfahren und Methoden der Datenkompression und geht speziell auf deren Einsatz in Systemen zur Bilddatenkompression ein. Anhand vieler Beispiele werden die Algorithmen erläutert und mit Quelltexten in der Programmiersprache C unterlegt. Den modernen Verfahren der wavelet-basierten Kompression wird große Aufmerksamkeit gewidmet. Das Buch ist als Lehrbuch und auch als Nachschlagewerk geeignet. In der zweiten Auflage wurden einige Abschnitte umstrukturiert oder ergänzt, das Kapitel zur Entropiecodierung wurde um Abschnitte zu Golomb- und Rice-Codes erweitert, in das Kapitel Präcodierung wurde eine neue Technik zur Blocksortierung aufgenommen. Die Beschreibung eines wavelet-basierten Kompressionssystems steht jetzt in einem eigenen Kapitel. Die aktualisierten Ausführungen zu JPEG 2000 bilden gemeinsam mit dem neuen Standard JPEG-LS ein weiteres Kapitel.
Aktualisiert: 2023-04-07
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Prognose von Bear- und Bull-Phasen unter der Zeit-Skalen-Dekomposition

Prognose von Bear- und Bull-Phasen unter der Zeit-Skalen-Dekomposition von Uschakow,  Sergej
Nach der Entwicklung des modernen quantitativen Asset Managements scheint die Prognose von Preisen nach wie vor ein nicht zu überwindendes Hindernis darzustellen. Ungeachtet aller Fortschritte der letzten Jahrzehnte bleibt die Prognostizierbarkeit der zentrale Problembereich des quantitativen Asset Managements. Zahlreiche Untersuchungen zu Prognosen von Aktienrenditen, die mit immer aufwändigeren ökonometrischen Verfahren „zuverlässige“ Renditeprognosen zu erstellen versuchen, erwiesen sich als nicht überzeugend. Im Gegensatz zur Renditeprognose befasst sich ein wachsender Zweig der Forschung mit der Prognose von Finanzmarktphasen. Die entscheidende Frage ist, ob Investoren über die Phasenprognose verlässlichere Erwartungen bilden können als über die Rendite. Die Abhandlung greift die neue Entwicklung zur Phasenprognose auf und erweitert diese um die Zeit-Skalen-Dekomposition. Eine derartige Zeitreihenzerlegung motiviert sich aus der Betrachtung der Marktteilnehmer, die durch ihre Kauf- und Verkaufsentscheidungen den Preis von Vermögensgegenständen bilden. Es wird angenommen, dass der Preisbildungsprozess auf heterogene Entscheidungen der Marktteilnehmer in Bezug auf verschiedene Anlagehorizonte und unterschiedliche makroökonomische Einflussfaktoren zurückzuführen ist. Die sich daraus ergebenden Strukturen im Preis werden mit Hilfe der Zeit-Skalen-Dekomposition aufgedeckt, einzeln untersucht und anschließend prognostiziert. So werden bspw. lang-, mittel- und kurzfristige Trends aus dem Preis extrahiert und separat mittels erweiterten Probitmodellen und künstlichen Neuronalen Netzen modelliert. In Analogie zu den heterogenen Anlegergruppen, die zusammen den sichtbaren Preis erzeugen, werden anschließend die einzelnen Modellierungsergebnisse zu einer Gesamtprognose zusammengefügt, welche sich wieder auf den originären Preis bezieht. Wissenschaftlich ist vor allem interessant, ob die Zeit-Skalen-Dekomposition eine Steigerung der Prognosegüte im Vergleich zu einer klassischen Modellierung liefern kann und falls dem so ist, wie hoch das Verbesserungspotenzial ausfällt. Die Hoffnung auf eine Steigerung der Prognosegüte fußt darauf, dass der Preisbildungsprozess auf diese Weise realistischer abgebildet werden kann.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics – 2014 Vol. 4

Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics – 2014 Vol. 4 von Schuchmann,  Marco
Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics Vol. 4 Content Approximation Error by Using a Finite Number of Base Coefficients for Special Types of Wavelets Solving Fredholm Integral Equations with Application of the Four Chebyshev Polynomials Fourier Properties of Approximations with Functions on a Compact Interval using Daubechies Wavelets
Aktualisiert: 2022-04-13
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Nichtstationäre Filterung mit Hilfe analytischer Wavelet Packets am Beispiel von Sprachsignalen

Nichtstationäre Filterung mit Hilfe analytischer Wavelet Packets am Beispiel von Sprachsignalen von Weickert,  Thomas
Im vorliegenden Buch wird eine neue Zeit-Frequenz-Darstellung entwickelt, die Analytischen Wavelet Packets. Für ein gegebenes Signal stellen diese eine anpassungsfähige Repräsentation dar, wobei einige erhebliche Schwächen der reellen Wavelet Packets behoben werden. Basierend auf dieser neuartigen Darstellung werden Algorithmen zur Störschätzung und Filterung nichtstationärer Störungen entwickelt. Dabei wird erstmals die gesamte Information eines Wavelet Packets zur Filterung genutzt.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics – 2015 Vol. 5

Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics – 2015 Vol. 5 von Schuchmann,  Marco
Journal of Approximation Theory and Applied Mathematics (ISSN 2196-1581) is a journal which started in 2013. Themes of our journal are: Approximation theory (with a focus on wavelets) and applications in mathematics like numerical analysis, statistics or financial mathematics.
Aktualisiert: 2022-04-20
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Approximation der Lösungen von Differentialgleichungen mit Wavelets und Einstellung der Parameter

Approximation der Lösungen von Differentialgleichungen mit Wavelets und Einstellung der Parameter von Schuchmann,  Marco
Die Modellierung physikalisch-technischer Fragestellungen führt oft zu numerischen Problemen, insbesondere zur numerischen Behandlung von Differentialgleichungen. Trotz des gewaltigen Fortschrittes auf dem Gebiet der Computertechnologie ist man hier auf effiziente – aber auch gerade auf "robuste" – Verfahren angewiesen, die man auch auf steife oder instabile Probleme anwenden kann. In diesem Buch geht es um die Approximation von Lösungen von Differentialgleichungen mit Hilfe von Waveletbasen. Dabei muss die Differentialgleichung nicht in expliziter Form gegeben sein und es werden auch Differentialgleichungen höherer Ordnung, partielle Differentialgleichungen, wie auch Parameteridentifikationsprobleme betrachtet. Im ersten Teil des Buches werden Überlegungen zum Einstellen der Parameter angestellt, auf deren Basis dann ein adaptiver Algorithmus zum Lösen von Differentialgleichungen konstruiert wird. Dieser adaptive Algorithmus wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes entwickelt. Danach wird das Lösen diverser Differentialgleichungen mit dieser Methode beschrieben und es wird gezeigt, dass bei einigen "kritischen" Testproblemen dieser adaptive Algorithmus stabiler als konventionelle Methoden ist (die u.a. in der Mathematica Funktion NDSolve implementiert wurden). Später wird aber auch auf die Approximation von Funktionen auf einem Kompaktum eingegangen, wo es einen Zusammenhang zur Fourieranalyse gibt.
Aktualisiert: 2022-04-20
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