信號時頻分析及應用（國防科工委十五規(guī)劃教材信息與通信技術）

引論
0.1 信號的時域表示
0.2 信號的頻域表示
0.3 信號的時頻分析
0.4 信號分析的典型特性
0.5 本書涉及的基本概念
0.6 本書符號表示
第一篇 小波變換
　第一章 小波變換理論
1.1 Fourier變換
1.2 短時Fourier變換
1.3 時寬、頻寬和分辨率
1.4 連續(xù)小波變換
1.5 小波級數(shù)
1.6 離散小波變換
　第二章 多分辨率分析及正交小波基
2.1 多分辨率分析原理
2.2 多分辨率分析
2.3 尺度函數(shù)
2.4 正交小波基
2.5 雙正交小波基
2.6 二維正交小波基
2.7 正交小波函數(shù)的構造
2.8 典型的小波函數(shù)
　第三章 信號/圖像的多分辨率分解與重建
3.1 濾波器組與小波變換
3.2 信號/圖像的金字塔分解與重建
3.3 信號/圖像的小波分解與重建
　第四章 小波包、多小波及第二代小波
4.1 小波包
4.2 多小波
4.3 第二代小波及信號分解與重建
第二篇 時頻分布與分析
　第五章 時頻分析的基本概念
5.1 時頻分析引論
5.2 信號的時間和頻率表示
5.3 時頻分布的一般理論
5.4 模糊函數(shù)
5.5 能量域和相關域時頻分布
　第六章 Wigner—Ville時頻分布設計的一般方法
6.1 Wigner—Ville分布及性質
6.2 時頻分布設計的一般方法
6.3 高階時頻分布
　第七章 時變?yōu)V波及信號合成
7.1 基于時頻分布的非線性濾波方法
7.2 線性時變?yōu)V波方法
7.3 子空間約束信號合成
7.4 基于Wigner—Ville分布的信號合成
第三篇 應用
　第八章 小波變換在圖像數(shù)據(jù)壓縮中的應用
8.1 圖像數(shù)據(jù)壓縮概念
8.2 基于Laplacian金字塔的圖像壓縮
8.3 基于小波分解的圖像壓縮
8.4 基于小波變換的JPEG2000壓縮
　第九章 信號的多分辨率邊緣檢測及噪聲抑制
9.1 邊緣檢測原理
9.2 多分辨率邊緣檢測原理
9.3 多分辨率邊緣檢測方法
9.4 邊緣檢測中的噪聲抑制
　第十章 小波變換在遙感超光譜數(shù)據(jù)處理中的應用
10.1 遙感超光譜數(shù)據(jù)
10.2 遙感超光譜圖像子空間分解
10.3 超光譜圖像的多分辨率特征融合
10.4 基于超光譜圖像融合的分類
參考文獻