• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Naturvetenskap och teknik
    2. Matematik och naturvetenskap
    3. Matematik
    4. Matematisk statistik

    Wavelet Methods for Time Series Analysis

    AvDonald B. Percival,Andrew T. Walden

    Häftad, Engelska, 2006

    Del 4 i serien Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

    853 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    This introduction to wavelet analysis 'from the ground level and up', and to wavelet-based statistical analysis of time series focuses on practical discrete time techniques, with detailed descriptions of the theory and algorithms needed to understand and implement the discrete wavelet transforms. Numerous examples illustrate the techniques on actual time series. The many embedded exercises - with complete solutions provided in the Appendix - allow readers to use the book for self-guided study. Additional exercises can be used in a classroom setting. A Web site offers access to the time series and wavelets used in the book, as well as information on accessing software in S-Plus and other languages. Students and researchers wishing to use wavelet methods to analyze time series will find this book essential.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2006-02-27
    • Mått:178 x 255 x 29 mm
    • Vikt:1 066 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
    • Antal sidor:622
    • Förlag:Cambridge University Press
    • ISBN:9780521685085

    Utforska kategorier

    • Matematisk statistik inom Naturvetenskap och teknik

    Recensioner i media

    'In my opinion the book by Percival and Walden should be available in every university library, and every time-series analyst must read this book for an alternative (to Fourier) set of techniques.' T. Subba Rao, Publication of the International Statistical Institute

    Innehållsförteckning

    • 1. Introduction to wavelets; 2. Review of Fourier theory and filters; 3. Orthonormal transforms of time series; 4. The discrete wavelet transform; 5. The maximal overlap discrete wavelet transform; 6. The discrete wavelet packet transform; 7. Random variables and stochastic processes; 8. The wavelet variance; 9. Analysis and synthesis of long memory processes; 10. Wavelet-based signal estimation; 11. Wavelet analysis of finite energy signals; Appendix. Answers to embedded exercises; References; Author index; Subject index.