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简介
本书介绍了调和分析的一些入门知识和小波的一些入门知识。调和分析部分介绍了LP空间的几个重要不等式，函数卷积的光滑逼近等.
目录
前言
第一章 连续函数空间与Lebesgue空间
1.1 连续函数空间
1.2 Lebesgue空间
1.3 卷积与光滑逼近
1.4 Calder6n—Zygmund分解
习题
第二章 Fourier变换与调和函数边值
2.1 L1理论
2.2 L2（R2）
2.3 调和函数的基本性质
2.4 调和函数的边值与Poisson积分
习题
第三章 分布理论
3.1 实验函数
3.2 分布的定义
3.3 分布的单位逼近与Littlewood—Paley分解
习题
第四章 正交二进小波
4.1 多分辨率分析的定义与几个例子
4.2 尺度函数与滤波函数
4.3 小波基
习题
第五章 其他小波
5.1 方体上的小波
5.2 Malvar小波
习题
第六章 小波的几个应用
6.1 金字塔算法
6.2 Besov空间
6.3 小波神经网络
6.3.1 人工神经网络
6.3.2 小波神经网络
6.3.3 基于多分辨率分析的神经网络
6.3.4 小波神经网络的特性
6.4 数字水印
习题
附录 模拟试卷
参考文献
调和分析与小波入门
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