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内容（「MARC」データベースより）
観測したデータに変化が起こったかどうかということを検出するための数学的処理方法の基礎と、その処理の実例をできるだけ平易に解説。フーリエ変換、ウェーブレット変換、パラメトリック法などの基礎を学びながら処理を行う。
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4 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
この本はフーリエ変換についての記述に比べて、ウェーブレット変換についての記述が充実している。ウェーブレット変換とは、ご承知の通り、時系列信号をウェーブレットの伸長・出現時刻の2次元で表現する手法だが、「グラフ」ボタンをクリックする場合のプログラムが抜けているため、肝心の「2次元で表現する方法」に関しては何の記述もない上に、グラフの「怪しさ」を検証できない。そもそも、プログラムの書き方があまりに雑。変数名の付け方からド素人かと疑う(m,lのローカル表現をmm,llなど）。「科学計測のためのデータ処理入門」といい、日本には、ウェーブレット変換に関するまともな本がさっぱり見当たらないのはなぜ？？
2 人中、1人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
フーリエ変換を理解していて、かつエクセルマクロを自分で組める人にとってはウェーブレット変換の基礎を理解するには良本。
他のレビューにもあるように変換結果のグラフ化についての記述が無いのがマイナスポイント。
ただし、変換結果(列データ)をスケールごとに分割・再配列(行列データ_一部空白セルあり)したものをグラフ化すると記載グラフと同じものができます(確認しました)。
他のレビューにもあるように変換結果のグラフ化についての記述が無いのがマイナスポイント。
ただし、変換結果(列データ)をスケールごとに分割・再配列(行列データ_一部空白セルあり)したものをグラフ化すると記載グラフと同じものができます(確認しました)。
リストマニア
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