私はコンピューターサイエンスの学位を取得しており、以下の数学コースを受講しています。ウェーブレット理論を理解するための前提条件
他にどのようなコースshoul dウェーブレット変換の実装に焦点を当て、ウェーブレットの学習の準備をするために取るのですか？
EDIT：これは、 "関連のプログラミング" されていないために閉鎖されたよう
が見えます。それは間違いです！
ウェーブレット変換は非常に一般的な画像処理技術で、H.264とJPEG2000で使用されています。画像処理はStackOverflowの範囲を超えていますか？
すでに得られているものの上に、フーリエ変換などをカバーする信号処理または同様のコースをお勧めします。フーリエ理論は、ウェーブレットの基礎として役立つだけでなく、しばしば有用なデータを見る新しい方法を提供します。ウェーブレットはおそらく、高度な信号処理コースのカリキュラムの一部になるでしょう。
+1信号処理用。エイリアシングや他のSPの概念を理解することができます！ –
線形代数と微積分が役立ちますが、他にはそれほど役に立ちません。また、複雑な解析や微分方程式を調べたいと思うでしょう。
False。ウェーブレット圧縮の背後にある数学を理解し、最も重要なのは圧縮エラーを数値化する場合、Besov空間や弱いL^pのような難しいエキゾチックな関数解析トピックを理解する必要があります。 –
古いコメントですが、私の答えのどの部分が間違っていましたか？私は、リストしたトピックのうち、線形代数と微積分が有用なものであると述べました。 –
ウェーブレット変換について学び始めてから途中のギャップを見つけ出すように聞こえます。彼らは関係するものではありません。フーリエ変換などは、線形代数の一部である直交基底の一例にすぎません。
離散または連続ウェーブレット変換について学習するかどうかによって異なります。離散の場合は、基本的なフーリエ理論、線形代数、複素数理論が必要です。連続している場合は、高度なフーリエ理論と定常位相近似が必要です。
研究をしたい場合は、離散と連続の両方を学習することをおすすめします。ほとんどの人は、どちらか一方のみを詳細に知っており、研究をひどく苛立たせています。ここでは、相互受粉の機会がたくさんあります。
興味深いメタ質問です。数学的意味でのプログラミングは数えますか？ Jeff Attwoodが言っていることから、SOはコンピュータでプログラミングすることです。しかし、あなたは数学的にこの種のプログラミングを行うことができます.... –
あなたが線形代数をよく知っているなら、それはあなたが知る必要があるのです。 *しかし、*、1つのコースの後に線形代数を実際に知っている人はほとんどいません。 –
これはなぜ閉鎖されていますか？それは非常にプログラミングに関連しています。 – joemoe