小波分析理論與MATLAB 7實(shí)現(xiàn)

第1部分  小波理論基礎(chǔ)篇第1章  基礎(chǔ)知識(shí) 31.1  小波分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 31.1.1  函數(shù)空間與基 31.1.2  傅里葉變換 81.1.3  時(shí)頻分析法 101.2  MATLAB 7和小波工具箱3.0介紹 171.2.1  MATLAB 7及其新特性 171.2.2  小波工具箱3.0及其新特性 211.3  MATLAB相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)介紹 221.3.1  信號(hào)的產(chǎn)生和顯示 221.3.2  MATLAB 7的基本圖像類(lèi)型與相互轉(zhuǎn)換 24第2章  連續(xù)小波變換 292.1  連續(xù)小波變換及性質(zhì) 292.1.1  連續(xù)小波基函數(shù) 292.1.2  連續(xù)小波變換的定義和性質(zhì) 332.2  幾種常用的小波 37第3章  離散小波變換 493.1  尺度和位移的離散化方法 493.2  小波框架理論 513.2.1  框架 513.2.2  小波框架 533.3  二進(jìn)小波變換 573.3.1  二進(jìn)小波變換及其逆變換 573.3.2  二進(jìn)小波的性質(zhì) 583.3.3  二進(jìn)正交小波 60第4章  多分辨率分析與正交小波變換 614.1  多分辨率分析 614.2  尺度函數(shù)和小波函數(shù) 654.2.1  尺度函數(shù)及其空間 664.2.2  小波函數(shù)及其小波空間 664.2.3  尺度函數(shù) 和小波函數(shù) 的性質(zhì) 674.3  二尺度方程及多分辨率濾波器組 694.3.1  二尺度差分方程 694.3.2  濾波器系數(shù) 和 的性質(zhì) 704.4  二進(jìn)正交小波變換的Mallat算法 744.4.1  Mallat算法的信號(hào)分解過(guò)程 744.4.2  Mallat算法的信號(hào)重建過(guò)程 774.4.3  Mallat算法的頻帶分解特點(diǎn) 79第5章  小波變換和多采樣濾波器組 815.1  多采樣數(shù)字信號(hào)處理的一些基本關(guān)系 815.2  雙通道多采樣率濾波器組的理想重建條件 855.3  正交鏡像濾波器與共軛正交濾波器 895.3.1  正交鏡像對(duì)稱(chēng)濾波器組（Quadrature Mirror Filter Bank，簡(jiǎn)稱(chēng)QMF） 895.3.2  共軛正交濾波器組（Conjugate Quadrature Filter Bank，簡(jiǎn)稱(chēng)CQF） 905.4  雙正交濾波器組與雙正交小波 94第6章  二維小波變換與圖像處理 996.1  二維小波變換 996.2  二維多分辨率分析及小波子空間分析 1026.3  圖像的多分辨率分解和合成 105第7章  小波包的基本理論 1097.1  小波包的基本原理 1107.1.1  小波包的定義 1107.1.2  小波包的正交性質(zhì) 1127.2  小波包的子空間分解 1137.2.1  小波包的子空間分解過(guò)程 1137.2.2  子空間的頻帶 1157.3  小波包的分解與重建 1167.4  最優(yōu)小波包基的選擇 117
第2部分  MATLAB小波分析篇第8章  MATLAB小波圖形用戶接口 1238.1  小波GUI的啟動(dòng)和簡(jiǎn)介 1238.1.1  小波GUI的啟動(dòng)和功能 1238.1.2  小波GUI的基本說(shuō)明 1258.2  小波GUI中的小波和小波包顯示 1318.2.1  小波信息顯示 1318.2.2  小波包信息顯示 1338.3  小波GUI中的信號(hào)和圖像延拓 1348.3.1  信號(hào)延拓 1348.3.2  圖像延拓 1378.4  一維小波變換 1378.4.1  一維連續(xù)小波變換 1388.4.2  一維連續(xù)復(fù)小波變換 1428.4.3  一維離散小波變換 1438.4.4  一維小波包變換 1538.5  一維小波變換專(zhuān)用工具 1608.5.1  一維平穩(wěn)小波降噪 1608.5.2  一維小波密度估計(jì) 1638.5.3  一維回歸估計(jì) 1658.5.4  一維小波系數(shù)選取 1688.5.5  一維FBM信號(hào)產(chǎn)生 1708.6  二維小波分析GUI 1728.6.1  二維小波分解 1728.6.2  二維小波包分解 1798.7  二維小波專(zhuān)用工具 1808.7.1  二維平穩(wěn)小波降噪 1808.7.2  二維小波系數(shù)選擇 1818.7.3  圖像融合 182第9章  小波通用函數(shù)和小波函數(shù) 1859.1  小波通用函數(shù) 1869.2  小波函數(shù) 218第10章  一維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 23110.1  一維連續(xù)小波變換 23110.1.1  一維連續(xù)小波變換的函數(shù) 23110.1.2  一維連續(xù)小波變換命令行實(shí)現(xiàn)方法 23410.1.3  綜合應(yīng)用實(shí)例 23610.2  一維離散小波分析 23810.2.1  一維離散小波變換的函數(shù) 23810.2.2  一維離散小波變換命令行實(shí)現(xiàn)方法 25410.3  一維信號(hào)延拓 25810.3.1  延拓函數(shù)介紹 25810.3.2  信號(hào)延拓的命令行實(shí)現(xiàn) 25910.4  一維平穩(wěn)小波變換 26110.4.1  一維平穩(wěn)小波變換的函數(shù) 26110.4.2  一維SWT的命令行實(shí)現(xiàn)方法 264第11章  二維小波變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 27111.1  二維離散小波變換 27111.1.1  二維離散小波函數(shù)介紹 27111.1.2  二維離散小波變換的命令行實(shí)現(xiàn) 28711.1.3  綜合應(yīng)用實(shí)例 29211.2  二維離散平穩(wěn)小波變換 29411.2.1  二維離散平穩(wěn)小波函數(shù)介紹 29411.2.2  二維離散平穩(wěn)小波變換的命令行實(shí)現(xiàn) 29811.2.3  綜合應(yīng)用實(shí)例 304第12章  小波包變換的MATLAB實(shí)現(xiàn) 307第13章  信號(hào)和圖像的降噪與壓縮 32113.1  使用小波進(jìn)行降噪和壓縮 32113.1.1  小波降噪和壓縮函數(shù) 32113.1.2  信號(hào)的小波降噪 34313.1.3  信號(hào)的小波壓縮 34613.1.4  圖像的小波降噪 34713.1.5  圖像的小波壓縮 34913.2  使用小波包進(jìn)行降噪和壓縮 35313.2.1  小波包降噪和壓縮函數(shù) 35313.2.2  信號(hào)的小波包降噪 35813.2.3  信號(hào)的小波包壓縮 35913.2.4  圖像的小波包降噪 36013.2.5  圖像的小波包壓縮 361第14章  信號(hào)和圖像的提升小波變換 36314.1  引言 36314.2  MATLAB 7的提升小波函數(shù)介紹 364第15章  小波工具箱的其他功能 38315.1  小波工具箱的其他函數(shù) 38315.2  自定義小波基函數(shù)的添加 38715.2.1  準(zhǔn)備工作 38715.2.2  添加一個(gè)新小波函數(shù) 38915.2.3  添加新小波函數(shù)之后 38915.3  面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì) 390
第3部分  小波工程應(yīng)用篇第16章  小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ) 39516.1  一維小波分析的應(yīng)用 39516.1.1  小波分解在普通信號(hào)分析中的應(yīng)用 39516.1.2  小波變換在信號(hào)特征檢測(cè)中的應(yīng)用 41116.2  二維小波分析的應(yīng)用 41716.2.1  小波分析在圖像平滑中的應(yīng)用 41716.2.2  小波分析在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用 41816.2.3  小波分析在圖像融合中的應(yīng)用 42016.3  小波包分析的應(yīng)用 42216.3.1  小波包在信號(hào)時(shí)頻分析中的應(yīng)用 42316.3.2  小波包在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用 429第17章  小波變換在語(yǔ)音和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中的應(yīng)用 43117.1  小波變換在語(yǔ)音信號(hào)處理中的應(yīng)用 43117.1.1  小波變換在語(yǔ)音增強(qiáng)中的應(yīng)用 43117.1.2  小波變換在語(yǔ)音壓縮中的應(yīng)用 43317.2  小波變換在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中的應(yīng)用 43517.2.1  基于小波變換的ECG信號(hào)壓縮 43517.2.2  基于小波變換的EEG信號(hào)多分辨率分析 437第18章  小波變換在故障診斷中的應(yīng)用 44118.1  引言 44118.2  基本原理 44218.3  小波變換在軸承故障診斷中的應(yīng)用 44418.3.1  軸承外環(huán)故障診斷 44418.3.2  軸承滾動(dòng)體故障診斷 44818.4  小波變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用 45018.5  小波包在軸承故障診斷中的應(yīng)用 45218.5.1  軸承外環(huán)故障診斷 45318.5.2  軸承滾動(dòng)體故障診斷 45418.6  小波包在轉(zhuǎn)子碰摩故障診斷中的應(yīng)用 45618.6.1  尖銳碰摩故障早期檢測(cè) 45618.6.2  局部碰摩故障早期檢測(cè) 459第19章  小波變換在數(shù)字水印中的應(yīng)用 46319.1  數(shù)字水印技術(shù)簡(jiǎn)述 46319.2  基于小波變換的數(shù)字水印的實(shí)現(xiàn) 46519.2.1  基本原理 46519.2.2  例程分析 467