これなら分かる応用数学教室
https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/51D2HTG1JTL._SX332_BO1,204,203,200_.jpg
第1章 最小二乗法
1.1 データの表現
1.2 関数の表現
1.3 列ベクトルの表現
第2章 直交関数展開
2.1 関数の近似
2.2 計量空間
第3章 フーリエ解析
3.1 フーリエ級数
3.2 複素数の指数関数
3.3 フーリエ級数の複素表示
3.4 フーリエ変換
3.5 たたみこみ積分
3.6 フィルター
3.7 パワースペクトル
3.8 自己相関関数
3.9 サンプリング定理
第4章 離散フーリエ解析
4.1 離散フーリエ解析
4.2 周期関数のサンプリング定理
4.3 たたみこみ和定理
4.4 パワースペクトル
4.5 自己相関係数
4.6 1の原始N乗根による表現
4.7 高速フーリエ変換
4.8 離散コサイン変換
第5章 固有値問題と2次形式
5.1 線形代数のまとめ
5.2 2次形式とその標準形
第6章 主軸変換とその応用
6.1 主成分分析
6.2 画像の表現
6.3 特異値分解
第7章 ウェーブレット解析
7.1 信号の階層的近似
7.2 多重解像度分解
7.3 スケーリング関数
7.4 ウェーブレット
7.5 ウェーブレット変換
7.6 下降サンプリングと上昇サンプリング
7.7 一般のウェーブレット