| 本书主要讲述现代信息处理的一些基本原理和方法及其在相关领域的应用，以小波分析为重点，介绍了数理统计、模糊逻辑与神经网络、遗传算法与人工生命原理、专家系统与机器学习原理、正交实验设计与方差分析等现代信息处理技术的基本概念和分析方法，以及作者近年来在这些方面的一些研究成果。全书共分9章，包括：小波分析的数学基础、小波变换、基于小波变换的视频压缩研究及生物医学信号处理、数理统计方法及其应用、模糊逻辑与神经网络法及其应用、遗传算法与人工生命原理及其应用、专家系统与机器学习原理及其应用、正交实验设计与方差分析及其应用、其他方法及其应用。 本书可作为高等院校自动化、电子信息、测控技术与仪表、电气工程、系统工程、机电工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为相关专业工程技术人员的自学参考书。 |
| 第1章 小波分析的数学基础 1.1 函数空间与基 1.2 傅里叶变换 1.3 时频分析法 习题1 第2章 小波变换 2.1 小波的定义及基本性质 2.1.1 从傅里叶分析到小波分析 2.1.2 连续小波变换和时间一频率分析 2.2 几种常见的小波 2.3 离散小波变换 2.4 Mallat算法 2.5 二维连续小波 2.6 Haar小波分析 2.6.1 平均与细节 2.6.2 尺度函数和小波函数 2.6.3 小波变换的计算 2.6.4 逆小波变换 2.6.5 小波变换的滤波器实现 2.6.6 小波变换的提升实现 习题2 第3章 基于小波变换的视频压缩研究及生物医学信号处理 3.1 视频压缩的若干概念 3.1.1 视频压缩研究的目的及意义 3.1.2 国内外研究现状 3.1.3 视频编解码结构 3.2 数字视频压缩基础及小波变换 3.2.1 引言 3.2.2 数字视频压缩基础 3.2.3 小波分析 3.2.4 离散小波变换 3.2.5 小波性能特征与选取 3.2.6 小波变换的统计特点 3.2.7 小结 3.3 基于小波变换的静止图像压缩 3.3.1 引言 3.3.2 嵌入式零树小波压缩算法(EZW) 3.3.3 分层树集划分编码算法SPIHI 3.3.4 抗干扰编解码措施 3.3.5 基于整数小波变换的EZW算法WDR 3.3.6 小结 3.4 视频的小波变换压缩方法 3.4.1 引言 3.4.2 基于时间轴小波变换的视频分割算法 3.4.3 基于3D-SPIHT的三维小波视频编码算法 3.4.4 小结 3.5 小波分析在视频压缩研究中的应用的若干结论 3.6 小波分析在生物医学信号处理中的应用 3.6.1 引言 3.6.2 生物医学信号/图像的特点 3.6.3 各项研究成果 3.6.4 图像压缩 3.6.5 小波分析在生物医学信号处理中的应用的若干结论 习题3 第4章 数理统计方法及 |
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