MATLAB小波分析

前言第1章 MATLAB软件及小波变换概述1.1 MATLAB软件介绍1.1.1 MATLAB发展进程1.1.2 MATLAB的基本功能1.1.3 MATLAB语言的特点1.1.4 MATLAB R2011a的新功能1.2 MATLAB安装与运行1.3 MATLAB的运行环境1.3.1 命令窗口1.3.2 历史命令窗口1.3.3 工作空间1.3.4 当前文件夹1.4 MATLAB帮助文档1.4.1 帮助窗口1.4.2 帮助命令1.5 变量1.6 矩阵1.6.1 矩阵创建1.6.2 数列创建1.6.3 矩阵的基本运算1.7 高维矩阵1.7.1 创建高维数组1.7.2 高维数组操作函数1.8 演示MATLAB1.9 小波分析概述第2章 傅里叶变换与小波分析2.1 傅里叶变换2.1.1 经典傅里叶变换2.1.2 傅里叶变换的基本性质2.1.3 快速傅里叶变换2.1.4 短时傅里叶变换2.2 小波分析与多分辨率分析的历史2.3 小波分析与傅里叶变换的对比2.4 小波变换2.4.1 连续小波变换2.4.2 离散小波变换2.4.3 高维小波连续变换2.5 常用小波基函数2.5.1 小波函数2.5.2 小波函数系2.5.3 复数小波2.6 构造紧支撑正常小波基2.7 多分辨率分析与小波构造2.8 分析小波包2.8.1 小波包的定义及性质2.8.2 分解小波包的空间2.8.3 小波包算法第3章 小波分析工具箱3.1 通用的小波基函数3.1.1 计算滤波器组函数3.1.2 中心频率函数3.1.3 小波尺度函数3.1.4 小波二元函数3.1.5 小波管理函数3.1.6 其他通用的小波函数3.2 小波函数3.2.1 实小波函数3.2.2 复小波函数3.3 一维小波变换函数3.3.1 一维小波连续变换函数3.3.2 一维小波离散变换函数3.4 二维小波变换函数3.4.1 二维连续小波变换函数3.4.2 二维离散小波变换函数3.5 小波包函数3.5.1 一维与二维小波包分解函数3.5.2 一维与二维小波重构函数3.5.3 最优树的选择函数3.6 树管理函数3.7 添加自定义小波函数3.7.1 添加自定义小波函数的首要工作3.7.2 添加自定义小波函数系列3.7.3 添加自定义小波函数系列的完善工作第4章 MATLAB小波图形用户界面4.1 小波图形用户界面概述4.2 GUI主要特征概述4.3 一维小波图形工具简介4.3.1 一维连续小波图形工具4.3.2 一维离散小波图形工具4.3.3 一维小波包图形工具4.4 二维小波图形工具简介4.4.1 二维离散小波工具4.4.2 二维小波包工具4.5 一维小波专用工具简介4.5.1 一维平稳小波去噪4.5.2 一维小波密度估计4.5.3 一维小波回归估计4.5.4 一维小波系数的选取4.5.5 一维分数布朗迭代4.6 二维小波专用工具简介4.6.1 二维小波压缩4.6.2 二维平稳小波去噪4.6.3 二维小波系数的选取4.6.4 图像融合第5章 小波在信号处理中的应用5.1 信号分解5.2 信号重构5.3 信号去噪5.3.1 信号去噪概述5.3.2 信号去噪的实现5.4 信号压缩5.5 信号分析5.5.1 正弦信号混合噪声5.5.2 正弦信号混合三角波5.6 小波在语音信号中的应用5.6.1 小波语音信号增强处理5.6.2 小波语音信号压缩处理5.7 信号分析5.7.1 小波分析的数学计算5.7.2 小波分析对信号奇异性的检测5.7.3 信号的自相似性5.7.4 识别信号的发展趋势5.7.5 识别某一频率的信号5.7.6 对某频率的信号进行抑制或衰减第6章 小波在图像处理中的应用6.1 二维图像变换及快速算法6.2 小波图像压缩6.2.1 图像小波分析算法6.2.2 小波图像压缩示例6.3 小波图像去噪6.3.1 阈值函数选取6.3.2 阈值选取6.3.3 小波图像去噪实现步骤6.3.4 小波图像去噪示例6.4 小波分析用于图像增强6.5 小波分析用于图像融合6.5.1 小波图像融合的基本原理6.5.2 小波图像融合示例6.6 小波图像的边缘检测6.6.1 小波分解边缘检测6.6.2 小波包分解边缘检测第7章 小波在数字水印中的应用7.1 数字水印的特点7.2 数字水印的应用领域7.3 数字水印的基本理论7.4 数字水印算法7.4.1 空间域算法7.4.2 变换域算法7.4.3 压缩域算法7.4.4 NEC算法7.4.5 生理模型算法7.5 数字水印的研究现状7.6 一种基本小波变换的数字水印方法7.7 基于小波变换域的数字水印第8章 提升小波变换及应用8.1 提升小波变换简介8.2 提升小波变换的实现8.2.1 提升小波变换的算法8.2.2 用多相位表示小波分解与重构8.2.3 多相位因子分解8.2.4 整数小波变换8.3 MATLAB提升小波变换函数8.3.1 提升方案小波函数8.3.2 双正交四联滤波器函数8.3.3 正交或双正交小波函数8.3.4 波及lazy小波函数8.3.5 劳伦多项式和矩阵小波函数8.4 提升小波变换与逆变换8.4.1 提升小波变换8.4.2 提升小波逆变换8.4.3 提升小波变换系数的提取与重构8.5 提升小波的应用8.5.1 提升小波在信号处理中的应用8.5.2 提升小波在图像处理中的应用第9章 小波在其他领域中的应用9.1 小波在化学中的应用9.2 小波在机械故障诊断中的应用9.2.1 机械状态监测中的非平稳信号9.2.2 分析信号故障检测9.2.3 发动机故障诊断9.2.4 齿轮故障诊断9.2.5 小波在机械故障诊断中的应用示例9.3 基于MATLAB的小波快速算法设计9.3.1 小波快速算法设计原理与步骤9.3.2 小波分解算法9.3.3 对称小波分解算法9.3.4 小波重构算法9.3.5 对称小波重构算法9.3.6 基于MATLAB的小波快速算法设计应用示例9.4 小波包在工程中的应用9.4.1 构造小波包9.4.2 选择最佳小波包基9.4.3 小波包在时频分析中的应用9.4.4 小波包在信号去噪中的应用9.4.5 小波包在信号压缩中的应用9.4.6 小波包在边缘检测中的应用参考文献

　　《MATLAB小波分析（第2版）》以最新版MATLAB R2011a为平台编写。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，将小波变换工具箱的函数作为全书的重点，并以此为基础，阐述了小波在信号处理、图像处理、数字水印中的应用，提升小波变换及应用以及小波在其他领域中的应用等内容。书中提供了许多MATLAB仿真程序，可帮助读者将理论学习与上机实验相结合，提高学习效率。　　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的高年级本科生、研究生学习小波理论与应用的参考书。