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Agradecimentos - Matemática


Eu especialmente quero agradecer calorosamente e reconhecer Julian Weissglass, Universidade da Califórnia, Santa Bárbara. Era o livro dele, Explorando Matemática Elementar: Uma Abordagem de Pequeno Grupo para o Ensino, que me inspirou a ensinar usando a abordagem de pequenos grupos e, por fim, a escrever meu próprio livro. O livro de Weissglass quando fiz as aulas na U.C.S.B. no final dos anos 1970 como um estudante de graduação. Tenho com ele uma dívida de gratidão.

Agradeço com gratidão o Conselho de Administração do MiraCosta College por conceder a licença sabática que me permitiu iniciar o projeto de longo prazo de escrever este livro. Agradeço também a meus muitos colegas que apoiaram minha decisão de tirar algumas férias do ensino para trabalhar neste livro.

Muitos alunos ao longo dos anos me incentivaram (até imploraram) a escrever meu próprio livro - e agora que comecei, eles continuamente me pedem para terminá-lo! Sinto-me particularmente grato aos alunos que me ajudaram a melhorar este livro ao editá-lo inadvertidamente, encontrando erros de digitação e outros erros, e dar sugestões para melhorias. A paciência deles em estar entre os primeiros a usá-lo, em sua forma não tão polida, é muito apreciada!


Geralmente não importa muito (embora eu não sugira usar em ordem crescente de utilidade), mas se algumas pessoas merecem um agradecimento especial, elas devem ser destacadas. Frequentemente escrevo agradecimentos neste tipo de formato:

  1. Agradeço ao Prof A por me encorajar a pensar sobre este problema e ao Prof B por perceber que ele poderia ser abordado por X (“ordem cronológica”).
  2. Agradeço também C, D e E (ordem alfabética) por discussões úteis e feedback.
  3. Este trabalho foi parcialmente financiado pelo Grant 12345.

Se for um artigo em coautoria, você pode separar sentenças / frases para agradecimentos específicos de cada autor.

Geralmente, meu conselho sobre questões como essa é apenas olhar para um monte de outros jornais, ver o que eles fazem e aprender com isso.


Agradecimentos - Matemática

Os autores desejam expressar sua gratidão a todos os colegas que direta ou indiretamente contribuíram para a criação do software Wavelet Toolbox & # x2122.

A Pierre-Gilles Lemarié-Rieusset (Evry) e Yves Meyer (ENS Cachan) por sua ajuda com perguntas sobre wavelet

A Lucien Birgé (Paris 6), Pascal Massart (Paris 11) e Marc Lavielle (Paris 5) por sua ajuda com questões estatísticas

A David Donoho (Stanford) e a Anestis Antoniadis (Grenoble), que generosamente deram tantas ideias valiosas

Outros colegas e amigos que nos ajudaram enormemente são Patrice Abry (ENS Lyon), Samir Akkouche (École Centrale de Lyon), Mark Asch (Paris 11), Patrice Assouad (Paris 11), Roger Astier (Paris 11), Jean Coursol ( Paris 11), Didier Dacunha-Castelle (Paris 11), Claude Deniau (Marselha), Patrick Flandrin (Ecole Normale de Lyon), Eric Galin (Ecole Centrale de Lyon), Christine Graffigne (Paris 5), Anatoli Juditsky (Grenoble), Gérard Kerkyacharian (Paris 10), Gérard Malgouyres (Paris 11), Olivier Nowak (Ecole Centrale de Lyon), Dominique Picard (Paris 7) e Franck Tarpin-Bernard (Ecole Centrale de Lyon).

Uma das nossas primeiras oportunidades de aplicar as ideias de wavelets ligados à análise de sinais e sua modelagem ocorreu em colaboração com a equipe “Análise e Previsão do Consumo Elétrico” da Electricité de France (Clamart-Paris) dirigida primeiro por Jean-Pierre Desbrosses, e depois por Hervé Laffaye, e que incluía Xavier Brossat, Yves Deville e Marie-Madeleine Martin.

E, finalmente, desculpas àqueles que podemos ter omitido.

sobre os autores

Michel Misiti, Georges Oppenheim e Jean-Michel Poggi são professores de matemática na Ecole Centrale de Lyon, na Universidade de Marne-La-Vallée e na Universidade de Paris 5. Yves Misiti é engenheiro de pesquisa com especialização em Ciências da Computação na Universidade de Paris 11.

Os autores são membros do “Laboratoire de Mathématique” da Orsay-Paris 11 University France. Seus campos de interesse são processamento estatístico de sinais, processos estocásticos, controle adaptativo e wavelets. O grupo dos autores publicou vários artigos teóricos e realizou aplicações em estreita colaboração com equipes industriais. Por exemplo:

Robustez da lei de pilotagem para um lançador espacial civil para o qual um sistema especialista foi desenvolvido

Previsão do consumo de eletricidade por métodos não lineares

Previsão da poluição do ar

Notas de Yves Meyer

A história das wavelets não é muito antiga, no máximo 10 a 15 anos. O campo experimentou um início rápido e impressionante, caracterizado por uma comunidade internacional unida de pesquisadores que circularam livremente informações científicas e foram movidos pelo entusiasmo juvenil dos pesquisadores. Mesmo quando as recompensas comerciais prometiam ser significativas, as ideias foram compartilhadas, os testes foram agrupados e os sucessos foram compartilhados pela comunidade.

Existem muitos sucessos para a comunidade compartilhar. Por quê? Provavelmente porque é a hora certa. As técnicas de Fourier foram liberadas com o aparecimento de métodos de Fourier em janelas que operam localmente em uma abordagem de tempo-frequência. Em outra direção, os algoritmos piramidais de Burt-Adelson, os filtros de espelho de quadratura e os bancos de filtros e codificação de sub-bandas estão disponíveis. A matemática subjacente a esses algoritmos existia antes, mas novas técnicas de computação permitiram aos pesquisadores experimentar novas ideias rapidamente. A imagem numérica e as áreas de processamento de sinal estão florescendo.

As wavelets trazem seus próprios fortes benefícios para esse ambiente: uma perspectiva local, uma perspectiva multiescalar, cooperação entre escalas e uma análise em escala de tempo. Eles demonstram que senos e cossenos não são as únicas funções úteis e que outras bases feitas de funções estranhas servem para observar novos sinais estranhos, tão estranhos quanto a maioria dos fractais ou alguns sinais transitórios.

Recentemente, as wavelets foram determinadas como a melhor maneira de compactar uma enorme biblioteca de impressões digitais. Este não é apenas um marco que destaca o valor prático das wavelets, mas também se mostrou um processo instrutivo para os pesquisadores envolvidos no projeto. Em geral, nossa intuição inicial era que a maneira adequada de lidar com esse problema de entrelaçar linhas e texturas era usar pacotes wavelet, uma técnica flexível dotada de uma nitidez de análise bastante sutil e uma capacidade de compressão substancial. No entanto, foi uma wavelet bi-ortogonal que saiu vitoriosa e neste momento representa o melhor método em termos de custo e também de velocidade. Nossas intuições levaram a um caminho, mas a implementação dos métodos resolveu o problema ao nos apontar na direção certa.

Para as wavelets, o período de crescimento e intuição está se tornando um momento de consolidação e implementação. Nesse contexto, uma caixa de ferramentas não é apenas possível, mas valiosa. Ele fornece um ambiente de trabalho que permite a experimentação e a implementação.

Como o campo ainda cresce, ele deve ser vasto e aberto. O produto Wavelet Toolbox atende a essa necessidade, oferecendo uma série de ferramentas que podem ser organizadas de acordo com vários critérios:

Ferramentas de síntese e análise

Abordagens de pacotes wavelet e wavelet

Processamento de sinal e imagem

Análises discretas e contínuas

Abordagens ortogonais e redundantes

Abordagens de codificação, eliminação de ruído e compressão

O que podemos antecipar para o futuro, pelo menos no curto prazo? É difícil fazer uma previsão precisa. No entanto, é razoável pensar que o ritmo de desenvolvimento e experimentação continuará em muitos campos diferentes. A análise numérica usa constantemente novas bases de funções para codificar seus operadores ou simplificar seus cálculos para resolver equações diferenciais parciais. A análise e síntese de sinais transitórios complexos toca os instrumentos musicais, estudando a batida, quando o arco encontra a corda do violoncelo. A análise e síntese de sinais multifractais, cuja regularidade (ou melhor, irregularidade) varia com o tempo, localiza informações de interesse em sua localização geográfica. A compactação é um campo em expansão, e a codificação e a eliminação de ruído são promissoras.

Para cada uma dessas áreas, o software Wavelet Toolbox fornece uma maneira de apresentar, aprender e aplicar os métodos, independentemente da experiência do usuário. Inclui um modo de linha de comando e um modo de interface gráfica do usuário, cada um muito capaz e complementar ao outro. As interfaces de usuário ajudam o novato a começar e o especialista a implementar testes. A linha de comando fornece um ambiente aberto para experimentação e adição à interface gráfica.

Na jornada para o coração do significado de um sinal, a caixa de ferramentas dá ao viajante orientação e liberdade: indo de um ponto a outro, vagando de uma estrutura em árvore para um modo sobreposto, pulando de uma escala baixa para uma escala alta e pulando uma quebra aponte para detectar um chilrear quadrático. Os gráficos em escala de tempo da análise contínua são freqüentemente impressionantes e, na maioria das vezes, esclarecedores quanto à estrutura do sinal.

Aqui estão as ferramentas, esperando para serem usadas.

Yves Meyer
Professor, Ecole Normale Supérieure de Cachan e Institut de France

Notas de Ingrid Daubechies

As transformadas wavelet, em suas diferentes formas, passaram a ser aceitas como um conjunto de ferramentas úteis para várias aplicações. É bom ter as transformações Wavelet na ponta dos dedos, junto com muitas outras ferramentas mais tradicionais.

O software Wavelet Toolbox é uma ótima maneira de trabalhar com wavelets. A caixa de ferramentas, junto com o poder do software MATLAB & # x00AE, realmente permite escrever aplicativos complexos e poderosos, em um período de tempo muito curto. A interface gráfica do usuário é amigável e intuitiva. Ele fornece uma interface excelente para explorar os vários aspectos e aplicações das wavelets, e elimina o tédio de digitar e lembrar as várias chamadas de função.

Ingrid C. Daubechies
Professor, Universidade de Princeton, Departamento de Matemática e Programa em Matemática Aplicada e Computacional


Agradecimentos - Matemática

Ao longo dos anos, o programa conjunto STEP / SCUSD se beneficiou muito do trabalho da Professora Jo Boaler, que trabalhava na Universidade de Stanford. A professora Boaler e seus alunos de doutorado desenvolveram e ministraram os cursos de Currículo e Instrução em Matemática no STEP. Os professores candidatos e ex-alunos do STEP têm usado consistentemente as abordagens pedagógicas e curriculares apresentadas pela Professora Boaler e seus alunos de pós-graduação.

Muitas das normas de sala de aula das quais dependia o currículo de matemática baseavam-se nas teorias de Elizabeth Cohen e Rachel Lotan e no trabalho que realizavam com instrução complexa. A instrução complexa é uma “abordagem pedagógica que permite aos professores ensinar em um alto nível intelectual em salas de aula acadêmica, lingüística, racial, étnica e socialmente heterogênea”. Ele enfatiza dois pontos principais: "primeiro, que na instrução complexa, as tarefas são intelectualmente desafiadoras para todos os alunos, mesmo aqueles que são academicamente mais avançados do que seus colegas, segundo, que nas salas de aula de Instrução Complexa, a maioria, senão todos, os alunos têm acesso a essas tarefas altamente desafiadoras e, portanto, para o desempenho acadêmico. ” (Trabalhando pela igualdade em salas de aula heterogêneas, editado por Elizabeth G. Cohen e Rachel A. Lotan, 1997.) Este livro, bem como Trabalho em grupo em diversas salas de aula, editado por Shulman, Lotan, Whitcomb (1998), são dois recursos excelentes para os professores apoiarem seus esforços para criar salas de aula nas quais tarefas matematicamente ricas e desafiadoras podem ser realizadas com sucesso por alunos com uma ampla gama de realizações acadêmicas anteriores.


Agradecimentos

O manuscrito foi digitalizado em Oxford no outono de 2004 pela Octavo.com com fundos fornecidos pelo Clay Mathematics Institute. O trabalho foi realizado sob a supervisão de Czeslaw Jan Grycz de Octavo e Richard Ovenden da Biblioteca Bodleian.

Octavo.com, agora rarebookroom.org, é uma biblioteca digital de livros raros criada pelo Dr. John Warnock. A Libraries Without Walls, Inc. continua as atividades de digitalização iniciadas pelo Octavo sob uma estrutura sem fins lucrativos. Consulte: www.librarieswithoutwalls.org. Todas as coleções digitais deste manuscrito derivam do esforço de digitalização de 2004.

O Clay Mathematics Institute (CMI) expressa seus agradecimentos à Biblioteca Bodleian e ao Octavo.com por disponibilizar esses recursos digitais ao público interessado, educadores, matemáticos e historiadores. O CMI é grato a Mark Schiefsky e David Camden por fornecerem o índice por proposições vinculadas ao manuscrito. O índice das imagens foi construído por Camden usando uma ferramenta desenvolvida por Schiefsky. Schiefsky desenvolveu um prorgrama que usou para construir as referências ao texto grego e inglês. Veja Archimedes Project na Harvard University para mais informações. O texto digital (grego e inglês) usado aqui é o resultado do Projeto Perseus da Tufts University. Foi apoiado pela National Science Foundation.

Arquivo histórico do Clay Mathematics Institute

Publicado em 8 de maio de 2008. Copyright 2008, Clay Mathematics Institute


Matemática à sua maneira

Mathematics Their Way não está mais disponível em sua editora Pearson Education. Ele permanece disponível na própria Loja on-line do Centro, bem como em uma variedade de outros fornecedores - cujos nomes podem ser facilmente encontrados através do Google ou mecanismos de busca semelhantes.

A cópia em pdf do livro abaixo está disponível para download GRATUITO.


Mary Baratta-Lorton

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  • Capa de livro
  • Folha de rosto
  • direito autoral
  • Agradecimentos
  • Autor
  • Dedicação
  • Índice
  • Introdução
  • Capítulo 01: Exploração Livre
  • Capítulo 02: Padrão Um
  • Capítulo 03:Classificando e classificando
  • Capítulo 04:Contando
  • Capítulo 05: Comparando
  • Capítulo 06: Gráficos
  • Capítulo 07: Número no nível de conceito
  • Capítulo 08:Número no nível de conexão
  • Capítulo 09:Número no nível simbólico
  • Capítulo 10:Padrão Dois
  • Capítulo 11:Valor local
  • Capítulo 12:Experimentos de livro de padrões
  • Apêndice.Glossário de Materiais
  • Apêndice.Guia de planejamento de sala de aula
  • Apêndice.Guia para Blackline Masters
  • Apêndice.Cartas aos pais
  • Apêndice.Recursos
  • Índice para.Matemática deles e boletim informativo de resumo
  • Blacklines :.Blackline Masters


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Agradecimentos - Matemática

Esta edição revisada de Ajudando seu filho a aprender matemática foi possível com a contribuição de muitas pessoas. Gostaríamos de reconhecer e agradecer especialmente a Peggy Quinn Caliguro, Wilma Greene e Paulette Lee, do Office of Educational Research and Improvement, por sua orientação para a impressão deste livro. Um agradecimento especial a Ed Esty por seus valiosos insights, críticas e apoio constante ao longo do desenvolvimento desta publicação, Kim Schied Silverman do Departamento de Educação dos Estados Unidos pelo design e layout da capa e à ilustradora Roberta Toth.

Agradecimentos especiais vão para Joy Belin, Adriana DeKanter, Cynthia Hearn Dorfman, Lance Ferderer, Ricardo Hernandez, Carole Lacampagne, Robert LeGrand, Diane Magarity, Steve Perkins, Linda Rosen, Patricia Ross, Barbara Vespucci, Linda Roberts e Judy Wurtzel dos Estados Unidos Departamento de Educação. Nossos agradecimentos também a todos aqueles dentro e fora do Departamento de Educação dos EUA que contribuíram com seu tempo, esforço e experiência para ajudar a produzir este livro.

Agradecemos às equipes de: Gabinete de Serviços de Informação e Mídia do Gabinete de Investigação e Melhoramento Educacional do Secretário Adjunto, Serviço de Planeamento e Avaliação OERI, Gabinete de Relações Públicas da Biblioteca Nacional de Educação do Gabinete do Conselho Geral de Educação Profissional e de Adultos Escritório de Educação Especial e Serviços de Reabilitação, Escritório de Assistência e Divulgação de Reformas, e o Escritório de Assuntos Intergovernamentais e Interinstitucionais, pelos importantes papéis que desempenharam para ajudar a publicar este livro.


Agradecimentos - Matemática

Os autores gostariam de agradecer às seguintes pessoas:

Joe Hicklin da MathWorks por colocar Howard na pesquisa de redes neurais anos atrás na Universidade de Idaho, por encorajar Howard e Mark a escrever a caixa de ferramentas, por fornecer ajuda crucial para lançar a primeira caixa de ferramentas Versão 1.0, por continuar a ajudar com a caixa de ferramentas em de muitas maneiras, e por ser um bom amigo.

Roy Lurie de MathWorks por seu entusiasmo contínuo.

Mary Ann Freeman da MathWorks pelo suporte geral e pela liderança de uma grande equipe de pessoas com quem gostamos de trabalhar.

Rakesh Kumar da MathWorks por fornecer alegremente ajuda técnica e prática, incentivo, ideias e sempre ir além por nós.

Alan LaFleur da MathWorks por facilitar nosso trabalho de documentação.

Stephen Vanreusel da MathWorks para obter ajuda com os testes.

Dan Doherty da MathWorks para suporte de marketing e ideias.

Orlando De Jesús da Oklahoma State University por seu excelente trabalho no desenvolvimento e programação dos algoritmos de treinamento dinâmico descritos em Time Series and Dynamic Systems e na programação dos controladores de rede neural descritos em Neural Network Control Systems.

Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, e Mark Hudson Beale para permissão para incluir vários problemas, exemplos e outros materiais de Neural Network Design, janeiro de 1996.


Agradecimentos - Matemática

Os autores desejam expressar sua gratidão a todos os colegas que direta ou indiretamente contribuíram para a criação do software Wavelet Toolbox & # x2122.

A Pierre-Gilles Lemarié-Rieusset (Evry) e Yves Meyer (ENS Cachan) por sua ajuda com perguntas sobre wavelet

A Lucien Birgé (Paris 6), Pascal Massart (Paris 11) e Marc Lavielle (Paris 5) por sua ajuda com questões estatísticas

A David Donoho (Stanford) e a Anestis Antoniadis (Grenoble), que generosamente deram tantas ideias valiosas

Outros colegas e amigos que nos ajudaram enormemente são Patrice Abry (ENS Lyon), Samir Akkouche (Ecole Centrale de Lyon), Mark Asch (Paris 11), Patrice Assouad (Paris 11), Roger Astier (Paris 11), Jean Coursol ( Paris 11), Didier Dacunha-Castelle (Paris 11), Claude Deniau (Marselha), Patrick Flandrin (Ecole Normale de Lyon), Eric Galin (Ecole Centrale de Lyon), Christine Graffigne (Paris 5), Anatoli Juditsky (Grenoble), Gérard Kerkyacharian (Paris 10), Gérard Malgouyres (Paris 11), Olivier Nowak (Ecole Centrale de Lyon), Dominique Picard (Paris 7) e Franck Tarpin-Bernard (Ecole Centrale de Lyon).

Uma das nossas primeiras oportunidades de aplicar as ideias de wavelets ligados à análise de sinais e sua modelagem ocorreu em colaboração com a equipe “Análise e Previsão do Consumo Elétrico” da Electricité de France (Clamart-Paris) dirigida inicialmente por Jean-Pierre Desbrosses, e depois por Hervé Laffaye, e que incluía Xavier Brossat, Yves Deville e Marie-Madeleine Martin.

E, finalmente, desculpas àqueles que podemos ter omitido.

sobre os autores

Michel Misiti, Georges Oppenheim e Jean-Michel Poggi são professores de matemática na Ecole Centrale de Lyon, na Universidade de Marne-La-Vallée e na Universidade de Paris 5. Yves Misiti é engenheiro de pesquisa com especialização em Ciências da Computação na Universidade de Paris 11.

Os autores são membros do “Laboratoire de Mathématique” da Orsay-Paris 11 University France. Seus campos de interesse são processamento estatístico de sinais, processos estocásticos, controle adaptativo e wavelets. O grupo dos autores publicou vários artigos teóricos e realizou aplicações em estreita colaboração com equipes industriais. Por exemplo:

Robustez da lei de pilotagem para um lançador espacial civil para o qual um sistema especialista foi desenvolvido

Previsão do consumo de eletricidade por métodos não lineares

Previsão da poluição do ar

Notas de Yves Meyer

A história das wavelets não é muito antiga, no máximo 10 a 15 anos. O campo experimentou um início rápido e impressionante, caracterizado por uma comunidade internacional unida de pesquisadores que circularam livremente informações científicas e foram movidos pelo entusiasmo juvenil dos pesquisadores. Mesmo quando as recompensas comerciais prometiam ser significativas, as ideias foram compartilhadas, os testes foram agrupados e os sucessos foram compartilhados pela comunidade.

Existem muitos sucessos para a comunidade compartilhar. Por quê? Provavelmente porque é a hora certa. As técnicas de Fourier foram liberadas com o aparecimento de métodos de Fourier em janelas que operam localmente em uma abordagem de tempo-frequência. Em outra direção, os algoritmos piramidais de Burt-Adelson, os filtros de espelho de quadratura e os bancos de filtros e codificação de sub-bandas estão disponíveis. A matemática subjacente a esses algoritmos existia antes, mas novas técnicas de computação permitiram aos pesquisadores experimentar novas ideias rapidamente. A imagem numérica e as áreas de processamento de sinal estão florescendo.

As wavelets trazem seus próprios fortes benefícios para esse ambiente: uma perspectiva local, uma perspectiva multiescalar, cooperação entre escalas e uma análise em escala de tempo. Eles demonstram que senos e cossenos não são as únicas funções úteis e que outras bases feitas de funções estranhas servem para observar novos sinais estranhos, tão estranhos quanto a maioria dos fractais ou alguns sinais transitórios.

Recentemente, as wavelets foram determinadas como a melhor maneira de compactar uma enorme biblioteca de impressões digitais. Este não é apenas um marco que destaca o valor prático das wavelets, mas também se mostrou um processo instrutivo para os pesquisadores envolvidos no projeto. Em geral, nossa intuição inicial era que a maneira adequada de lidar com esse problema de entrelaçar linhas e texturas era usar pacotes wavelet, uma técnica flexível dotada de uma nitidez de análise bastante sutil e uma capacidade de compressão substancial. No entanto, foi uma wavelet bi-ortogonal que saiu vitoriosa e neste momento representa o melhor método em termos de custo e também de velocidade. Nossas intuições levaram a um caminho, mas a implementação dos métodos resolveu o problema ao nos apontar na direção certa.

Para as wavelets, o período de crescimento e intuição está se tornando um momento de consolidação e implementação. Nesse contexto, uma caixa de ferramentas não é apenas possível, mas valiosa. Ele fornece um ambiente de trabalho que permite a experimentação e a implementação.

Como o campo ainda cresce, ele deve ser vasto e aberto. O produto Wavelet Toolbox atende a essa necessidade, oferecendo uma série de ferramentas que podem ser organizadas de acordo com vários critérios:

Ferramentas de síntese e análise

Abordagens de pacotes wavelet e wavelet

Processamento de sinal e imagem

Análises discretas e contínuas

Abordagens ortogonais e redundantes

Abordagens de codificação, eliminação de ruído e compressão

O que podemos antecipar para o futuro, pelo menos no curto prazo? É difícil fazer uma previsão precisa. No entanto, é razoável pensar que o ritmo de desenvolvimento e experimentação continuará em muitos campos diferentes. A análise numérica usa constantemente novas bases de funções para codificar seus operadores ou simplificar seus cálculos para resolver equações diferenciais parciais. A análise e síntese de sinais transitórios complexos toca os instrumentos musicais, estudando a batida, quando o arco encontra a corda do violoncelo. A análise e síntese de sinais multifractais, cuja regularidade (ou melhor, irregularidade) varia com o tempo, localiza informações de interesse em sua localização geográfica. A compactação é um campo em expansão, e a codificação e a eliminação de ruído são promissoras.

Para cada uma dessas áreas, o software Wavelet Toolbox fornece uma maneira de apresentar, aprender e aplicar os métodos, independentemente da experiência do usuário. Inclui um modo de linha de comando e um modo de interface gráfica do usuário, cada um muito capaz e complementar ao outro. As interfaces de usuário ajudam o novato a começar e o especialista a implementar testes. A linha de comando fornece um ambiente aberto para experimentação e adição à interface gráfica.

Na jornada para o coração do significado de um sinal, a caixa de ferramentas dá ao viajante orientação e liberdade: indo de um ponto a outro, vagando de uma estrutura em árvore para um modo sobreposto, pulando de uma escala baixa para uma escala alta e pulando uma quebra aponte para detectar um chilrear quadrático. Os gráficos em escala de tempo da análise contínua são freqüentemente impressionantes e, na maioria das vezes, esclarecedores quanto à estrutura do sinal.

Aqui estão as ferramentas, esperando para serem usadas.

Yves Meyer
Professor, Ecole Normale Supérieure de Cachan e Institut de France

Notas de Ingrid Daubechies

As transformadas wavelet, em suas diferentes formas, passaram a ser aceitas como um conjunto de ferramentas úteis para várias aplicações. É bom ter as transformações Wavelet na ponta dos dedos, junto com muitas outras ferramentas mais tradicionais.

O software Wavelet Toolbox é uma ótima maneira de trabalhar com wavelets. A caixa de ferramentas, junto com o poder do software MATLAB & # x00AE, realmente permite escrever aplicativos complexos e poderosos, em um período de tempo muito curto. A interface gráfica do usuário é amigável e intuitiva. Ele fornece uma interface excelente para explorar os vários aspectos e aplicações das wavelets, e elimina o tédio de digitar e lembrar as várias chamadas de função.

Ingrid C. Daubechies
Professor, Universidade de Princeton, Departamento de Matemática e Programa em Matemática Aplicada e Computacional


Agradecimentos - Matemática

O software System Identification Toolbox & # x2122 é desenvolvido em associação com os seguintes pesquisadores líderes no campo de identificação de sistema:

Lennart Ljung. O Professor Lennart Ljung trabalha no Departamento de Engenharia Elétrica da Linköping University na Suécia. Ele é um líder reconhecido em identificação de sistemas e publicou vários artigos e livros nesta área.

Qinghua Zhang. O Dr. Qinghua Zhang é pesquisador do Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA) e do Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), ambos em Rennes, França. Ele conduz pesquisas nas áreas de identificação de sistemas não lineares, diagnóstico de falhas e processamento de sinais com aplicações nas áreas de energia, automotiva e sistemas biomédicos.

Peter Lindskog. O Dr. Peter Lindskog é funcionário da Veoneer Sweden AB. Ele conduz pesquisas nas áreas de aprendizado profundo, identificação de sistemas, processamento de sinais e controle automático com foco em aplicações da indústria de veículos.

Anatoli Juditsky. Professor Anatoli Juditsky está com o Laboratoire Jean Kuntzmann na Université Joseph Fourier, Grenoble, França. Ele conduz pesquisas nas áreas de estatística não paramétrica, identificação de sistemas e otimização estocástica.


Assista o vídeo: 500 Inscritos - Agradecimentos (Dezembro 2021).