과학자 팀은 논문에서 다양한 연구에 웨이블릿 분석을 적용하는 방법을 검토했습니다.
웨이블릿 이론의 창설은 다음 중 하나였습니다.지난 수십 년 동안 수학에서 가장 중요한 사건. 이것은 아마도 소립자 이론부터 생물물리학, 지구물리학에 이르기까지 기초과학의 거의 모든 분야에서 사용되어 온 유일한 개념일 것이다. 웨이블릿은 이미지 인식 및 압축, 복잡한 신호 분석 및 합성, 난류 연구, 생물학적 및 의료 데이터에서 특징 추출 등에 널리 사용됩니다.
알렉산더 크라모프(Alexander Khramov) 이노폴리스 대학교 신경과학 및 인지 기술 연구소 소장
이 책에는 관련 최신 주제가 포함되어 있습니다.실험 및 컴퓨터 신경과학 분야에서 일하는 광범위한 청중을 대상으로 합니다. 모노그래프에는 9개의 장이 포함되어 있으며 웨이블릿 분석에 대한 수학적 소개와 신경과학 분야의 새로운 주제에 대한 연구 개요가 포함되어 있습니다. 학습, 신경 활동 및 간질 활동이 있는 뇌 미세 역학 등.
과학자들은 그 결과를 바탕으로 책을 썼습니다이 분야에 대한 자체 연구. 2015년에 논문의 첫 번째 판이 출판되었고, 두 번째 판에서는 저자들이 이노폴리스 대학에서 수행한 연구를 기반으로 정보를 업데이트하고 기존 장을 수정하고 새로운 장을 작성했습니다.
“모노그래프는 교과서로 사용될 수 있다.비전문가, 대학원생 및 학부생. 이 책은 비선형 역학 시스템과 데이터 처리에 익숙한 신경생리학자, 생물물리학자, 수학자 뿐만 아니라 이러한 분야와 관련 분야를 전문으로 하는 대학원생에게도 중요한 자료라고 Alexander Khramov는 덧붙였습니다.
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