| 本书以Matlab小波工具箱为基础，详细介绍了小波分析的数学基础、小波工具一些通用的处理方法、如何用小波工具箱提供的命令实现箱中各种小波变换的命令和基本的使用方法，主要对一些在理论和应用上广泛应用的信号处理问题进行详细分析。通过大量的示例使读者可以尽快地了解小波分析，而且在每种分析方法的介绍中同时介绍其问题背景，读者可以直接通过Matlab使用小波分析解决实际问题。 |
| 第1章 小波分析的数学基础 1.1 傅里叶分析与小波分析 1.1.1 傅里叶级数 1.1.2 傅里叶变换 1.1.3 窗函数和测不准原理 1.1.4 小波分析 1.2 一维连续小波变换 1.3 多分辨分析 1.4 正交小波变换 1.5 双正交小波 1.6 小波包分析 1.7 常用小波函数介绍 1.7.1 小波的选择 1.7.2 Haar小波 1.7.3 Daubechies小波 1.7.4 SymletsA(symN)小波族 1.7.5 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波族 1.7.6 Coiflet(coifN)小波族 1.7.7 Morlet小波 1.7.8 Mexican Hat小波 1.7.9 Meyer小波 1.7.10 小波函数小结 第2章 小波变换在Matlab中的实现 2.1 一维连续小波变换 2.2 一维离散小波变换 2.2.1 一维离散小波变换的分解算法 2.2.2 一维离散小波变换的重建算法 2.3 二维离散小波变换 2.3.1 二维离散小波变换的分解算法 2.3.2 二维离散小波变换的重建算法 2.4 小波工具箱中的图像表示 2.4.1 索引位图在小波分解中的表示 2.4.2 有关Matlab小波工具箱中图像处理的命令 2.5 静态离散小波变换 2.5.1 静态离散小波变换的概念 2.5.2 一维静态离散小波变换 2.5.3 二维静态离散小波变换 2.6 小波包变换 2.6.1 小波包分解 2.6.2 小波树的操作 2.7 信号的扩展 2.8 添加小波函数 2.8.1 小波函数的添加 2.8.2 小波函数族的添加 2.8.3 小波函数添加的后续工作 2.9 小波树对象的使用方法 2.9.1 小波树相关对象简介 2.9.2 应用小波树对象的例子 第3章 Matlab的小波分析 3.1 小波变换用于信号降噪的原理 3.1.1 信号降噪的准則 3.1.2 小波分析用于降噪的过程 3.1.3 基本降噪模型 3.1.4 从原始信号确定各级阈值 3.1.5 基于样本估计的阈值的选取 3.1.6 硬阈值和软阈值 3.2 Matlab用于信号降噪 3.2.1 Matlab中用于降噪的函数 3.2.2 通过抑制细节系数实现降噪 3.2.3 通过FFT实现信号降噪的方法 3.2.4 Matlab缺省的降噪命令 3.2.5 二维信号的小波降噪 3.3 信号压缩 3.3.1 问题描述 3.3.2 性能度量 3.3.3 实现方法 3.3.4 Matlab小波工具箱中信号压缩的实现 3.3.5 正交小波同双正交小波 3.3.6 Matlab小波压缩的例子 3.3.7 二维信号的压缩 3.3.8 基于离散余弦变换(DGT)的图像压缩 3.3.9 基于小波变换的图像局部压缩 3.3.10 小波变换用于二维信号压缩的一般方 3.3.11 基于小波包变换的图像压缩 3.4 小波分析用于图像增强 3.4.1 图像增强问题描述 3.4.2 图像钝化 3.4.3 图像锐化 3.5 小波分析用于样本估计 3.5.1 密度估计 3.5.2 回归估计 3.6 小波分析方法小结 第4章 小波工具箱的GUI用法 4.1 小波工具箱图形窗口的启动 4.2 一维小波分析工具类 4.2.1 一维小波变换工具 4.2.2 小波工具箱图形工具的通用方法 4.2.3 一维小波包工具 4.2.4 一维连续小波工具 4.3 二维小波分析工具类 4.3.1 二维小波压缩工具 4.3.2 二维小波降噪工具 4.3.3 二维小波统计工具 4.3.4 二维小波直方…… |
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