Многоуровневый анализ сложных временных рядов - единственный комплексный подход к теории хаоса и случайных фракталов. Теория хаоса и случайных фракталов - две наиболее важные теории, разработанные для анализа данных. До сих пор не было ни одной книги, которая охватывала бы все основные концепции, необходимые исследователям для полного понимания постоянно расширяющейся литературы и применения новых методов для эффективного решения задач обработки сигналов.
Книга Многоуровневый анализ сложных временных рядов заполняет этот пробел, представляя теорию хаоса и случайных фракталов в объединенном виде. Принимая ориентированный на данные подход, книга охватывает: анализ последовательностей ДНК, анализ ЭЭГ, анализ вариабельности сердечного ритма, обработку нейронной информации, моделирование сетевого трафика, анализ экономических временных рядов и многое другое.
Кроме того, книга иллюстрирует почти каждую представленную концепцию с помощью примеров, а на специальном веб-сайте доступны исходные коды на разных языках, включая Java, Fortran, C и MATLAB, а также некоторые смоделированные и экспериментальные данные. Это единственная современная книга об обработке сигналов с объединенным описанием хаоса и случайных фракталов, поэтому она необходима для исследователей и аспирантов в области электротехники, информатики, биоинженерии и многих других областей.
Электронная Книга «Multiscale Analysis of Complex Time Series» написана автором Jianbo Gao в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470191644
Описание книги от Jianbo Gao
The only integrative approach to chaos and random fractal theory Chaos and random fractal theory are two of the most important theories developed for data analysis. Until now, there has been no single book that encompasses all of the basic concepts necessary for researchers to fully understand the ever-expanding literature and apply novel methods to effectively solve their signal processing problems. Multiscale Analysis of Complex Time Series fills this pressing need by presenting chaos and random fractal theory in a unified manner. Adopting a data-driven approach, the book covers: DNA sequence analysis EEG analysis Heart rate variability analysis Neural information processing Network traffic modeling Economic time series analysis And more Additionally, the book illustrates almost every concept presented through applications and a dedicated Web site is available with source codes written in various languages, including Java, Fortran, C, and MATLAB, together with some simulated and experimental data. The only modern treatment of signal processing with chaos and random fractals unified, this is an essential book for researchers and graduate students in electrical engineering, computer science, bioengineering, and many other fields.
