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张德丰 著 / 机械工业出版社 / 2009-01 / 平装
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定价 ¥41.00
品相 八五品
上书时间2021-07-19
MATLAB小波分析
本书从信号处理的角度阐述小波分析的基本原理及其应用。从信号时-频联合分析引入小波变换,将信号的多分辨率分析及Mallat算法作为全书的重点,并在此基础上,进一步阐述了双正交小波多分辨率分析、小波包多分辨率分析、提升小波应用,还讲述了小波分析在奇异性检测、去噪及数据压缩中的应用。为鼓励读者将理论学习与上机实验结合以提高学习效率,书中提供了许多MATLAB仿真程序,供读者参考。
本书适用于从事信号处理、图像处理等方面工作的工程技术人员,也可作为理工科各专业高年级本科生、研究生学习小波理论与应用的参考书。
前言第1章Fourier变换与MATLAB实现11.1Fourier级数与Fourier变换11.1.1三角级数21.1.2以2?为周期的函数的Fourier级数21.1.3Fourier变换31.1.4傅里叶变换及MATLAB实现41.1.5MATLAB函数实现傅里叶变换51.1.6连续时间信号傅里叶变换的数值计算61.1.7信号的Fourier分解与合成MATLAB实现81.2复数形式的Fourier级数及其MATLAB应用131.2.1基本理论131.2.2Fourier变换的MATLAB实现141.2.3MATLAB程序实例151.3Fourier变换的性质171.3.1Fourier变换的线性性171.3.2Fourier变换尺度特性191.3.3Fourier变换时移特性201.3.4Fourier变换频移特性231.3.5Fourier变换的对称性261.3.6偶函数和奇函数与Fourier变换后实部和虚部的关系271.3.7卷积定理281.4快速Fourier变换及其MATLAB应用311.4.1快速Fourier变换的用法311.4.2快速Fourier变换应用举例321.5运用FFT进行简单滤波391.6FFT在工程分析中的应用421.6.1在地倾斜数据中的应用421.6.2MATLAB分析地震数据中的频率成分431.6.3利用FFT滤波的应用47第2章小波分析与信号处理492.1小波分析的基本理论492.1.1连续小波变换502.1.2离散小波变换502.1.3多分辨率分析及Mallat算法512.1.4一维正交多分辨率分析及Mallat算法512.1.5紧支撑双正交小波基的构造572.1.6第二代小波变换602.2信号分解652.2.1信号的连续小波分解652.2.2信号的离散小波分解722.3信号重构762.3.1信号小波重构762.3.2小波函数应用实例812.4信号压缩892.4.1信号压缩892.4.2信号压缩实例902.5信号去噪912.5.1信号去噪912.5.2信号去噪实例922.6信号分析与检测97第3章小波变换在图像处理中的应用1093.1MATLAB的图像处理1093.1.1MATLAB图像处理应用举例1093.1.2图像处理基本操作1103.1.3图像处理的高级应用1123.2图像的小波分解和重构算法1153.2.1二维小波变换及相应的快速算法1153.2.2小波分解和重构MATLAB实例1203.3小波分析在图像去噪中的应用1233.3.1阈值处理函数选取1233.3.2阈值的选取1233.3.3小波分析的去噪步骤1243.3.4小波分析去噪MATLAB实例1243.4基于小波分析的图像压缩1303.4.1图像小波分解的特点1303.4.2小波零树和3个方向跨频带矢量的分类1303.4.3基于小波变换的图像局部压缩1313.4.4小波变换用于图像压缩的一般方法1333.5基于小波分析的图像平滑1403.5.1小波图像平滑的基本原理1403.5.2MATLAB实例分析1403.6基于小波变换的数字图像水印研究1413.6.1数字水印应具有的特点1413.6.2数字水印的基本理论框架1423.6.3数字水印技术需要解决的问题1433.6.4一种基于小波变换的数字水印方法1443.6.5MATLAB实例分析1453.7小波分析与图像增强1483.7.1小波图像增强的基本方法1483.7.2图像增强MATLAB实例1493.8小波分析与图像融合1533.8.1小波图像融合的基本原理1543.8.2MATLAB实例分析154第4章小波包分析的应用1584.1小波包基本理论1584.1.1小波包理论分析1594.1.2小波包的性质1594.1.3小波包的空间分解1604.1.4小波包算法1614.2小波包函数用法1614.3小波包在信号时频分析中的应用1814.3.1小波包变换分析两个信号功率谱1814.3.2调频信号的小波包分析1884.3.3正弦信号的小波包分析1904.3.4?信号的小波包分析1924.3.5变频信号的小波包分析1924.4小波包与信号去噪1954.4.1基本原理1954.4.2MATLAB实例分析1954.5小波包分析用于信号压缩2004.5.1基本原理2004.5.2MATLAB实例分析2004.6小波包与图像边缘检测2034.6.1基本原理2034.6.2MATLAB实例分析203第5章MATLAB提升小波变换2065.1提升小波变换的简化实现2065.1.1小波分解与重构的多相位表示2075.1.2Laurent多项式的Euclidean算法2095.1.3改进的Laurent多项式Euclidean算法2105.1.4多相位矩阵的因子分解2125.1.5小波变换提升实现的传统算法2165.1.6小波变换提升实现的简化算法2185.1.7提升算法举例2195.1.8整数小波变换2235.2提升算法的MATLAB实现2245.2.1MATLAB实现提升方案的基本步骤2245.2.2MATLAB小波工具箱函数2255.2.3MATLAB提升小波函数应用2325.3提升小波变换应用实例2395.3.1MATLAB一维提升小波变换2395.3.2MATLAB二维提升小波变换250第6章小波分析工程应用2636.1小波分析2636.1.1概述2636.1.2傅里叶变换与小波变换的比较2646.1.3小波分析与多分辨率分析的历史2646.2从傅里叶变换到小波变换2666.2.1傅里叶变换2676.2.2短时傅里叶变换2676.2.3小波变换2686.3基于MATLAB的小波快速算法设计2716.3.1小波快速算法设计原理与步骤2716.3.2小波分解算法2726.3.3对称小波分解算法2726.3.4小波重构算法2736.3.5对称小波重构算法2746.3.6MATLAB程序设计实现2746.4小波变换检测故障信号与小波类型的选择2836.4.1故障信号检测的理论分析2836.4.2实验结果与分析2866.4.3小波类型选择2926.5图像多尺度边缘检测算法研究2926.5.1多尺度边缘检测2936.5.2快速多尺度边缘检测算法2956.5.3实验结果与分析2966.6小波变换在信号特征检测中的算法研究2986.6.1小波信号特征检测的理论分析2986.6.2实验结果与分析3016.7基于小波的信号突变点检测算法研究3076.7.1信号的突变性与小波变换3076.7.2信号的突变点检测原理3086.7.3实验结果与分析3096.8基于小波的信号阈值去噪算法研究3136.8.1阈值去噪方法3136.8.2阈值风险3146.8.3实验结果与分析3156.9基于小波图像压缩技术的算法研究3206.9.1图像的小波分解算法3206.9.2小波变换系数分析3226.9.3实验结果与分析3226.10小波变换图像测试分析3316.10.1概述3316.10.2实例说明3326.10.3输出结果与分析3326.10.4源程序337参考文献349
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开播时间:09月02日 10:30