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Análise de Sinais para Engenheiros: Uma Abordagem via Wavelets



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Hélio Magalhães de Oliveira

É professor de Telecomunicações no Centro de Tecnologia e Geociências da UFPE, homenageado por dezenas de turmas de formandos em Engenharia. É Docteur da École Nationale Supérieure des Télécommucations, Paris, e seus trabalhos de pesquisa incluem análise de sinais e processamento da informação.


A armazenagem, o processamento e a transmissão de sinais constituem assuntos centrais na era da informação. O conhecimento de técnicas modernas constitui hoje um requisito indispensável aos engenheiros.

As wavelets têm larga gama de aplicações: Telecomunicações, processamento de imagens, radar, visão computacional e humana, análise de transiente em linhas de potência, compressão de imagens (JPEG 2000), descontaminação de sinais, neurofisiologia, análise de sinais biomédicos, computação gráfica, eletromagnetismo, espectrometria, geologia sísmica, hidrodinâmica, metalurgia etc.

Esta obra é concebida para estudantes de graduação, mestrado e doutorado em Engenharia, assim como para todos os engenheiros que lidam com sinais. Conduz o leitor às bases da análise e síntese moderna de sinais, com interação com técnicas de processamento de sinais adequadas à Engenharia. A construção de representações localizadas em tempo e freqüência constitui um dos avanços relevantes da análise de transitórios, imagens, áudio, sinais biomédicos, sinais genômicos etc.

Comprimento 24 cm
Edição 1
Formato Livro físico
Idioma

Português

ISBN 9788574522838
Lançamento 17 de abril de 2007
Largura 16 cm
Lombada 1,2 cm
Páginas 268
Volume 552.00
Ano 2007
Sumário 1. Wavelets: Uma Evolução na Representação de Sinais
1.1 Introdução
1.2 Análise Espectral para Sinais Não Estacionários
2. Wavelets Contínuas
2.1 Introdução à Transformada Contínua de Wavelet
2.2 Exemplos: Um mar de Wavelets
3. Wavelets Discretas
3.1 Wavelets Discretas
3.2 Wavelets biortogonais, wavelets duais e wavelets diádicas
3.3 Wavelets sobre Corpos Finitos
4. A Análise de Multirresolução
4.1 Introdução à Multirresolução
4.2 Análise de Multirresolução via Wavelets de Haar
4.3 Análise de Multirresolução usando B-Splines
4.4 Procedimento de Ortogonalização de Meyer
4.5 Algoritmo Piramidal de Laplace
4.6 Um Estudo de Caso: Decomposição via Wavelet de Daubechies db2 para um sinal ECG
4.7 AMR para Wavelets Biortogonais
4.8 As séries de Taylor e o teorema da amostragem vistos como decomposições wavelet biortogonal
4.9 Wavelet packets
5. Relações entre Filtragem, Wavelets e Análise de Multirresolução
5.1 Filtros suavizador e de detalhes (H e G)
5.2 Construção de AMR Ortogonal - Filtros QMF
5.3 Regularidade e Momentos
5.4 Um Comentário sobre Wavelets de Daubechies: As Daublets
5.5 Análise de Multirresolução de ?de Oliveira?
5.6 Wavelets Cilíndrico-elípticas: Wavelets de Mathieu
5.7 Codificação em Sub-Bandas
5.8 O Algoritmo à trous
5.9 Decomposição Wavelet Via Matlab
6. Espectogramas, Escalogramas e Aplicações de Wavelets
6.1 Análise por Espectogramas e Escalogramas
6.2 Algumas Aplicações de Wavelets
Bibliografia Selecionada e Fontes e Referência
Galeria
Apêndice. Fractais, Comportamento auto-similar e Dimensões Fracionárias
Notação, Convenções e Abreviações
Índice Remissivo
Índice Onomástico

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