出版時間:2012-2 出版社:機械工業(yè)出版社 作者:張德豐 頁數(shù):421
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內(nèi)容概要
《MATLAB小波分析(第2版)》以最新版MATLAB
R2011a為平臺編寫。從信號處理的角度闡述小波分析的基本原理及其應用。從信號時-頻聯(lián)合分析引入小波變換,將小波變換工具箱的函數(shù)作為全書的重點,并以此為基礎(chǔ),闡述了小波在信號處理、圖像處理、數(shù)字水印中的應用,提升小波變換及應用以及小波在其他領(lǐng)域中的應用等內(nèi)容。書中提供了許多MATLAB仿真程序,可幫助讀者將理論學習與上機實驗相結(jié)合,提高學習效率。
本書適用于從事信號處理、圖像處理等方面工作的工程技術(shù)人員,也可作為理工科各專業(yè)的高年級本科生、研究生學習小波理論與應用的參考書。
書籍目錄
前言
第1章 MATLAB軟件及小波變換概述
1.1 MATLAB軟件介紹
1.1.1 MATLAB發(fā)展進程
1.1.2 MATLAB的基本功能
1.1.3 MATLAB語言的特點
1.1.4 MATLAB R2011a的新功能
1.2 MATLAB安裝與運行
1.3 MATLAB的運行環(huán)境
1.3.1 命令窗口
1.3.2 歷史命令窗口
1.3.3 工作空間
1.3.4 當前文件夾
1.4 MATLAB幫助文檔
1.4.1 幫助窗口
1.4.2 幫助命令
1.5 變量
1.6 矩陣
1.6.1 矩陣創(chuàng)建
1.6.2 數(shù)列創(chuàng)建
1.6.3 矩陣的基本運算
1.7 高維矩陣
1.7.1 創(chuàng)建高維數(shù)組
1.7.2 高維數(shù)組操作函數(shù)
1.8 演示MATLAB
1.9 小波分析概述
第2章 傅里葉變換與小波分析
2.1 傅里葉變換
2.1.1 經(jīng)典傅里葉變換
2.1.2 傅里葉變換的基本性質(zhì)
2.1.3 快速傅里葉變換
2.1.4 短時傅里葉變換
2.2 小波分析與多分辨率分析的歷史
2.3 小波分析與傅里葉變換的對比
2.4 小波變換
2.4.1 連續(xù)小波變換
2.4.2 離散小波變換
2.4.3 高維小波連續(xù)變換
2.5 常用小波基函數(shù)
2.5.1 小波函數(shù)
2.5.2 小波函數(shù)系
2.5.3 復數(shù)小波
2.6 構(gòu)造緊支撐正常小波基
2.7 多分辨率分析與小波構(gòu)造
2.8 分析小波包
2.8.1 小波包的定義及性質(zhì)
2.8.2 分解小波包的空間
2.8.3 小波包算法
第3章 小波分析工具箱
3.1 通用的小波基函數(shù)
3.1.1 計算濾波器組函數(shù)
3.1.2 中心頻率函數(shù)
3.1.3 小波尺度函數(shù)
3.1.4 小波二元函數(shù)
3.1.5 小波管理函數(shù)
3.1.6 其他通用的小波函數(shù)
3.2 小波函數(shù)
3.2.1 實小波函數(shù)
3.2.2 復小波函數(shù)
3.3 一維小波變換函數(shù)
3.3.1 一維小波連續(xù)變換函數(shù)
3.3.2 一維小波離散變換函數(shù)
3.4 二維小波變換函數(shù)
3.4.1 二維連續(xù)小波變換函數(shù)
3.4.2 二維離散小波變換函數(shù)
3.5 小波包函數(shù)
3.5.1 一維與二維小波包分解函數(shù)
3.5.2 一維與二維小波重構(gòu)函數(shù)
3.5.3 最優(yōu)樹的選擇函數(shù)
3.6 樹管理函數(shù)
3.7 添加自定義小波函數(shù)
3.7.1 添加自定義小波函數(shù)的首要工作
3.7.2 添加自定義小波函數(shù)系列
3.7.3 添加自定義小波函數(shù)系列的完善工作
第4章 MATLAB小波圖形用戶界面
4.1 小波圖形用戶界面概述
4.2 GUI主要特征概述
4.3 一維小波圖形工具簡介
4.3.1 一維連續(xù)小波圖形工具
4.3.2 一維離散小波圖形工具
4.3.3 一維小波包圖形工具
4.4 二維小波圖形工具簡介
4.4.1 二維離散小波工具
4.4.2 二維小波包工具
4.5 一維小波專用工具簡介
4.5.1 一維平穩(wěn)小波去噪
4.5.2 一維小波密度估計
4.5.3 一維小波回歸估計
4.5.4 一維小波系數(shù)的選取
4.5.5 一維分數(shù)布朗迭代
4.6 二維小波專用工具簡介
4.6.1 二維小波壓縮
4.6.2 二維平穩(wěn)小波去噪
4.6.3 二維小波系數(shù)的選取
4.6.4 圖像融合
第5章 小波在信號處理中的應用
5.1 信號分解
5.2 信號重構(gòu)
5.3 信號去噪
5.3.1 信號去噪概述
5.3.2 信號去噪的實現(xiàn)
5.4 信號壓縮
5.5 信號分析
5.5.1 正弦信號混合噪聲
5.5.2 正弦信號混合三角波
5.6 小波在語音信號中的應用
5.6.1 小波語音信號增強處理
5.6.2 小波語音信號壓縮處理
5.7 信號分析
5.7.1 小波分析的數(shù)學計算
5.7.2 小波分析對信號奇異性的檢測
5.7.3 信號的自相似性
5.7.4 識別信號的發(fā)展趨勢
5.7.5 識別某一頻率的信號
5.7.6 對某頻率的信號進行抑制或衰減
第6章 小波在圖像處理中的應用
第7章 小波在數(shù)字水印中的應用
第8章 提升小波變換及應用
第9章 小波在其他領(lǐng)域中的應用
參考文獻
章節(jié)摘錄
版權(quán)頁:插圖:小波分析屬于時頻分析的一種。傳統(tǒng)的傅里葉分析中,信號完全是在頻域展開的,不包含任何時域信息。這對于某些應用來說是很恰當?shù)模驗樾盘栴l率的信息對其是非常重要的。但其丟棄的時域信息可能對某些應用同樣非常重要,所以人們對傅里葉分析進行了推廣,提出了很多能表征時域和頻域信息的信號分析方法,如短時傅里葉變換、Gabor變換、時頻分析、小波變換等。小波變換是一種信號的時間一尺度(時間一頻率)分析法,具有多分辨率分析的特點,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。小波變換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,很適合于探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?,F(xiàn)象并展示其成分,所以被譽為信號的“顯微鏡”。
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