| Sumario: | La nueva edición de este libro clásico brinda todos los conceptos, técnicas y aplicaciones principales de la representación dispersa, lo que refleja el papel clave que desempeña el tema en el procesamiento de señales actual. El libro presenta claramente las representaciones estándar con transformadas de Fourier, wavelet y tiempo-frecuencia, y la construcción de bases ortogonales con algoritmos rápidos. El concepto central de escasez se explica y aplica a la compresión de señales, reducción de ruido y problemas inversos, mientras que se cubre las representaciones dispersas en diccionarios redundantes, super resolución y aplicaciones de detección de compresión. A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way, tercera edición, es un recurso invaluable para investigadores e ingenieros de I/D que deseen aplicar la teoría en campos tales como procesamiento de imágenes, procesamiento y compresión de video, biodetección, imágenes médicas, máquinas ingeniería de visión y comunicaciones. Stéphane Mallat es Profesor de Matemáticas Aplicadas en ENS, 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 se convirtió en director ejecutivo de una empresa de semiconductores de procesamiento de imágenes.
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