时间序列分析是用随机过程理论和数理统计学的方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，用于解决科研、工程技术、金融及经济等诸多领域内的实际问题。本书是一本由浅入深的小波分析导论，介绍了基于小波的时间序列统计分析。实践中的离散时间技术是本书的论述重点，同时对于理解和实现离散小波变换将涉及的诸多原理与算法也进行了详细的描述。
本书详细地介绍了小波方法在时间序列分析中的应用，图例丰富，语言简明易懂，论述严谨，另外，本书对小波分析所需要的数学知识进行了简洁实用的讲解，还在正文中嵌入了大量的练习，并在附录中给出了这些练习的答案，同时每章另备有适于课堂布置的练习。
本书适合作为高等院校统计学、数学等专业学生的教材，同时也可作为从事相关领域研究的人员的参考书。

Over the last two years, wavelet methods have shown themselves to be of considerable use to harmonic analysts and, in particular, advances have been made concerning their applications. The strength of wavelet methods lies in their ability to describe local phenomena more accurately than a traditional expansion in sines and cosines can. Thus, wavelets are ideal in many fields where an approach to transient behaviour is needed, for example, in considering acoustic or seismic signals, or in image processing. Yves Meyer stands the theory of wavelets firmly upon solid ground by basing his book on the fundamental work of Calderon, Zygmund and their collaborators. For anyone who would like an introduction to wavelets, this book will prove to be a necessary purchase.

《小波分析与文本文字识别》可供计算机、生物医学、地球物理、图像处理、信号处理等专业的本科生、研究生、教师及工程技术人员阅读。

《小波与傅里叶分析基础(第2版)》的目的主要是向读者展示傅里叶分析和小波的许多基础知识以及在信号分析方面的应用。全书分为8章和3个附录，第0章是学习第1章至第7章的准备知识，即内积空间；第1章讲解傅里叶级数的基础知识；第2章讲解傅里叶变换；第3章介绍离散傅里叶变换及快速傅里叶变换；第4章至第7章讨论小波，重点在于正交小波的构建；附录部分则介绍稍微复杂的一些技术主题、部分习题解答及演示概念或产生图形的MATLAB代码。小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语言的人工合成：医学成像与诊断：地质勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面。
《小波与傅里叶分析基础(第2版)》适用于高校相关院系信号处理专业的研究生和本科生，也可供相关的工程技术人员参考。
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A First Course in Wavelets with Fourier Analysis