了得網計算機/網絡_基於MATLAB的繫統分析與設計-小波分析（第三版）

內容簡介

本書繫《基於MATLAB的繫統分析與設計——小波分析》的第三版。全書比較全面地闡述了小波分析的基本理論和基於MATLAB 7.X小波工具箱的繫統分析與設計方法。全書共分三章，分別介紹了小波分析的基本理論、小波分析工具箱函數和小波分析的應用技術。
本書精選了前兩版的主要內容，針對日益廣泛的小波分析應用領域，加強了對小波分析的基本理論和應用的闡述。針對MATLAB版本的不斷更新，本書還對老版的小波分析工具箱函數進行了修正和增補。書中首先簡要介紹了小波分析的基本理論和工程應用的基本方法；其次詳細地介紹了由MATLAB 7.X提供的小波分析工具箱函數的用法指南；後以大量的新的應用實例說明了基於MATLAB 7.X進行小波分析與設計的方法。
本書可作為小波分析、數字信號處理、數字圖像處理等課程的參考書，對課程的學習可起到事半功倍的效果，對信號處理、圖像處理等領域的教師、研究生、高年級本科生和廣大科研人員都有重要的參考價值，對其它領域的科研人員也有一定的借鋻作用。
★本書配有電子教案，有需要者可與出版社聯繫，免費提供。

第1章小波分析的基本理論
1.1 傅裡葉變換到小波分析
1.1.1 傅裡葉變換
1.1.2 短時傅裡葉變換
1.1.3 小波分析
1.1.4 小波分析與傅裡葉變換的比較
1.2 常用小波函數介紹
1.2.1 Haar小波
1.2.2 Daubechies(dbN)小波繫
1.2.3 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波繫
1.2.4 Coiflet(coifN)小波繫
1.2.5 Symlets($ymN)小波繫
1.2.6 Motlet(morl)小波
1.2.7 Mexican Hat(mexh)小波第1章小波分析的基本理論
1.1 傅裡葉變換到小波分析
1.1.1 傅裡葉變換
1.1.2 短時傅裡葉變換
1.1.3 小波分析
1.1.4 小波分析與傅裡葉變換的比較
1.2 常用小波函數介紹
1.2.1 Haar小波
1.2.2 Daubechies(dbN)小波繫
1.2.3 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波繫
1.2.4 Coiflet(coifN)小波繫
1.2.5 Symlets($ymN)小波繫
1.2.6 Motlet(morl)小波
1.2.7 Mexican Hat(mexh)小波
1.2.8 Meyer函數
1.2.9 Battle-Lemarie小波
1.2.10 其他一些實數小波簡介
1.2.11 其他一些復數小波簡介
1.3 連續小波變換
1.3.1 一維連續小波變換
1.3.2 高維連續小波變換
1.4 離散小波變換
1.4.1 一維離散小波變換
1.4.2 二維離散小波變換
1.4.3 二進小波變換
1.4.4 二進正交小波變換
1.4.5 雙正交小波變換
1.4.6 平穩小波變換
1.5 矢量小波變換
1.5.1 矢量小波
1.5.2 矢量積小波變換
1.5.3 多級分解與重構
1.6 多分辨分析與Mallat算法
1.6.1 多分辨分析
1.6.2 Mallat算法(快速小波變換FWT)
1.7 提升小波變換
1.7.1 提升小波變換的概述
1.7.2 提升法的步驟
1.7.3 提升算法
1.8 小波包分析
1.8.1 小波包的定義
1.8.2 小波包的性質
1.8.3 小波包的空間分解
1.8.4 小波包算法
1.8.5 雙正交小波包
第2章小波分析工具箱函數
2.1 小波分析中的通用函數
2.2 小波函數
2.3 一維連續小波變換
2.4 一維離散小波變換
2.5 二維離散小波變換
2.6 離散平穩小波變換
2.7 小波包變換
2.8 信號和圖像的消噪與壓縮
2.9 樹操作應用函數
2.10 提升小波變換
2.11 輔助功能與演示函數
2.12 圖像用戶界面函數
2.13 其他小波應用函數
2.14 添加自己的小波函數
2.14.1 準備添加一個小波函數
2.14.2 添加一個新的小波函數繫列
2.14.3 添加小波函數繫列之後工具箱的使用
2.15 GUI用法介紹
2.15.1 概述
2.15.2 一維圖形工具
2.15.3 二維圖形工具
2.15.4 顯示工具
2.15.5 小波設計工具
2.15.6 一維小波專用工具
2.15.7 二維小波專用工具
2.15.8 信號與圖像的拓展和截取工具
2.16 小波分析中的數據I／O函數
第3章小波分析的應用技術
3.1 一維小波分析的應用
3.1.1 數學計算
3.1.2 小波函數中的過零點分析
3.1.3 信號奇異性檢測
3.1.4 信號消噪處理
3.1.5 識別在含噪聲信號中有用信號發展趨勢
3.1.6 提取信號中某一頻率區間的信號
3.1.7 信號在某些頻率區間的抑制或衰減
3.1.8 檢測信號的自相似性
3.1.9 信號壓縮
3.1.10 語音增強
3.1.11 語音壓縮
3.2 二維小波分析的應用
3.2.1 圖像壓縮
3.2.2 圖像消噪
3.2.3 圖像增強
3.2.4 圖像融合
3.2.5 圖像平滑處理
3.3 小波包分析的應用
3.3.1 小波包的構造
3.3.2 小素
3.3.3 小波包的組織管理
3.3.4 小波包基的選擇
3.3.5 信號消噪處理
3.3.6 圖像壓縮
3.3.7 圖像邊緣檢測
3.3.8 特征提取和識別
附錄A MATLAB命令參考
附錄B Toolbox函數
參考文獻

在線試讀

第1章小波分析的基本理論
小波分析屬於時頻分析的一種。傳統的信號分析是建立在傅裡葉（Fourier）變換的基礎上的，但是，傅裡葉分析使用的是一種全局的變換，即要麼完全在時域，要麼完全在頻域，它無法表述信號的時頻局域性質，而時頻局域性質恰恰是非平穩信號根本和關鍵的性質。為了分析和處理非平穩信號，人們對傅裡葉分析進行了推廣乃至根本性的革命，提出並發展了一繫列新的信號分析理論：短時傅裡葉變換、時頻分析、Gabor變換、小波變換、Randon—Wigner變換、分數階傅裡葉變換、線性調頻小波變換、循環統計量理論和調幅一調頻信號分析等。其中，短時傅裡葉變換和小波變換也是因傳統的傅裡葉變換不能夠滿足信號處理的要求而產生的。短時傅裡葉變換分析的基本思想是：假定非平穩信號在分析窗函數f（t）的一個短時間間隔內是平穩（偽平穩）的，並移動分析窗函數，使，f（t）g（t—r）在不同的有限時間寬度內是平穩信號，從而計算出各個不同時刻的功率譜。但從本質上講，短時傅裡葉變換是一種單一分辨率的信號分析方法（因為它使用一個固定的短時窗函數），在信號分析上還存在著不可逾越的缺陷。
小波變換是一種信號的時間一尺度（時間一頻率）分析方法，它具有多分辨率分析（Multi-resolution Analysis）的特點，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，是一種窗口大小固定不變，但其形狀可改變，時間窗和頻率窗都可以改變的時頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，很適合於探測正常信號中夾帶的瞬態反常現像並展示其成分，所以被譽為分析信號的顯微鏡。
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