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內容簡介

　　《MATLAB小波分析超級學習手冊》對小波分析在MATLAB中的應用進行瞭詳細的介紹，全書以小波為主題展開敘述，不僅對小波理論有詳細的介紹，而且將理論與實際相結閤，列舉瞭數百個利用小波方法來處理信息的綜閤算例，這些算例均可在MATLAB R2013a版本中運行。
　　《MATLAB小波分析超級學習手冊》共分為17章。第1、第2兩章主要介紹瞭MATLAB的基本功能，包括MATLAB的環境、數據類型、M文件、句柄和高級用戶界麵GUI等。第3～8章是關於小波分析的基礎知識與應用，包括傅立葉變換、連續小波變換、離散小波變換、多分辨分析、小波基和小波包及其應用。第9～17章是小波分析的應用部分，分彆介紹瞭小波分析用於信號濾波、信號去噪、信號壓縮、信號識彆與檢測、圖像去噪、圖像壓縮、圖像增強、圖像融閤、圖像特徵提取和樣本估計。每一章都配備瞭大量的MATLAB實例。
　　《MATLAB小波分析超級學習手冊》適閤學習小波分析理論和MATLAB工程實踐等不同層次的讀者需要，包括從事小波分析的科研工作者、小波分析愛好者、信號處理與圖像處理工程師以及在校學生，同時也可作為工程技術人員自學的參考用書。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　MATLAB基礎　1
1．1　MATLAB簡介　1
1．2　MATLAB組成結構　2
1．2．1　目錄結構　2
1．2．2　工作環境　3
1．2．3　係統幫助　8
1．3　掌握MATLAB編程　11
1．3．1　通用命令　11
1．3．2　演示示例　12
1．3．3　編程語句　12
1．4　數據類型　15
1．4．1　整數數據類型　15
1．4．2　浮點數數據類型　18
1．4．3　字符串　19
1．4．4　邏輯運算符　23
1．4．5　單元數組類型　25
1．4．6　結構體　26
1．4．7　函數句柄　28
1．5　M文件　28
1．5．1　腳本　28
1．5．2　M函數　31
1．6　本章小結　35

第2章　MATLAB GUI基礎　36
2．1　句柄簡介　36
2．1．1　對象句柄　36
2．1．2　對象屬性　37
2．1．3　get和set　37
2．1．4　查找對象　44
2．1．5　用鼠標選擇對象　45
2．1．6　位置和單位屬性　46
2．2　圖形用戶界麵　48
2．2．1　圖形用戶界麵簡介　48
2．2．2　預定義對話框　49
2．2．3　M文件對話框　50
2．2．4　對話框小結　50
2．2．5　GUI對象層次結構　51
2．2．6　GUI創建的基本步驟　54
2．2．7　GUI對象的大小和位置　54
2．2．8　捕獲鼠標動作　55
2．2．9　事件隊列　57
2．2．10　迴調編程　57
2．2．11　M文件示例　63
2．3　GUI設計編程　67
2．3．1　M文件以及GUI數據管理　67
2．3．2　迴調函數的使用方法　69
2．3．3　圖形窗口的行為控製　71
2．4　圖形讀者界麵設計應用實例　72
2．4．1　數據相互轉換　72
2．4．2　繪製數據點　76
2．5　本章小結　83

第3章　小波分析基礎　84
3．1　一維傅立葉變換及其應用　84
3．1．1　一維傅立葉變換　84
3．1．2　一維離散傅立葉級數　85
3．1．3　一維離散傅立葉變換及應用　87
3．1．4　一維快速傅立葉變換及應用　88
3．2　二維傅立葉變換及其應用　90
3．3　Z變換及其應用　92
3．4　濾波器　94
3．4．1　連續濾波器　94
3．4．2　數字濾波器及其應用　94
3．4．3　濾波器設計與分析　105
3．5　本章小結　107

第4章　連續小波變換　108
4．1　小波分析簡介　108
4．1．1　小波分析發展概述　108
4．1．2　小波分析優缺點　109
4．2　連續小波變換及其性質　110
4．2．1　短時傅立葉變換　110
4．2．2　一維連續小波變換　111
4．2．3　高維連續小波變換　112
4．3　連續小波變換的計算　113
4．3．1　如何計算連續小波變換　113
4．3．2　連續小波變換的應用　114
4．3．3　連續小波界麵式應用實例　118
4．3．4　連續小波反變換的應用　126
4．4　本章小結　127

第5章　離散小波變換　128
5．1　離散小波變換及其逆變換　128
5．1．1　一維離散小波變換　128
5．1．2　小波框架　131
5．1．3　離散小波變換的逆變換　132
5．1．4　二進小波變換及其逆變換　133
5．2　離散小波變換的計算　136
5．2．1　離散小波變換計算過程　136
5．2．2　一維離散小波變換算法　136
5．3　離散小波變換在MATLAB中的函數及應用　139
5．3．1　一維離散小波變換函數　139
5．3．2　一維離散小波逆變換函數　142
5．3．3　二維離散小波變換函數　145
5．3．4　二維離散小波逆變換函數　148
5．4　離散小波變換界麵式應用　150
5．4．1　一維離散小波界麵式應用實例　150
5．4．2　二維離散小波界麵式應用實例　157
5．5　離散小波變換的綜閤演示實例　159
5．6　本章小結　169

第6章　多分辨分析與Mallat算法　170
6．1　多分辨分析　170
6．1．1　多分辨分析理論　170
6．1．2　幾種常見的正交小波基　173
6．1．3　尺度函數和小波函數性質　175
6．2　雙尺度方程及多分辨濾波器組　176
6．2．1　雙尺度方程　176
6．2．2　濾波器組係數h0(n)和h1(n)的性質　178
6．3　Mallat算法　179
6．3．1　一維Mallat算法　179
6．3．2　二維Mallat算法　180
6．3．3　Mallat算法在MATLAB中的實現　182
6．3．4　Mallat算法在MATLAB中的應用　185
6．4　離散序列的多分辨分析與正交小波變換　192
6．4．1　離散序列的小波分解　193
6．4．2　離散序列的小波重構　195
6．5　二維正交小波變換　195
6．5．1　L2(R2)空間的兩種正交小波基　195
6．5．2　正方塊二維正交小波變換的快速算法　199
6．6　本章小結　200

第7章　小波基及其構造　201
7．1　幾種常用的小波　201
7．1．1　Haar小波　201
7．1．2　Daubechies(dbN)小波係　202
7．1．3　雙正交小波Biorthogonal(biorNr．Nd)小波係　203
7．1．4　Coiflet(coifN)小波係　203
7．1．5　SymletsA(symN)小波係　204
7．1．6　Morlet(morl)小波　204
7．1．7　MexicanHat(mexh)小波　204
7．1．8　Meyer函數　205
7．2　小波基的性質及其在MATLAB中的命名　206
7．3　小波基的構造　206
7．3．1　由尺度函數構造正交小波基　207
7．3．2　緊支集正交小波基的性質和構造　209
7．3．3　實現小波基的構造　213
7．4　提升方案構造二代小波並實現　217
7．4．1　提升方案的基本原理　217
7．4．2　提升法實現第二代小波變換　223
7．4．3　提升方法實現圖像的分解與重構　226
7．5　小波和尺度函數的提取及消失矩的作用　230
7．6　本章小結　234

第8章　小波包及其應用　235
8．1　小波包　235
8．1．1　小波包的定義　235
8．1．2　小波包的性質　237
8．1．3　小波包的空間分解　237
8．1．4　小波包算法　238
8．2　一維小波包在MATLAB中的應用　238
8．2．1　一維小波包函數　239
8．2．2　一維小波包界麵式應用——信號壓縮　242
8．2．3　一維小波包界麵式應用——信號去噪　246
8．3　二維小波包在MATLAB中的應用　249
8．3．1　二維小波包函數　249
8．3．2　二維小波包界麵式應用——圖像壓縮　252
8．3．3　二維小波包界麵式應用——圖像去噪　255
8．4　小波包分析的綜閤應用實例　257
8．5　本章小結　263

第9章　小波分析用於信號濾波　265
9．1　小波濾波概述　265
9．1．1　小波濾波的原理　265
9．1．2　小波域的三種濾波法　266
9．2　濾波器　268
9．2．1　陷波濾波器　268
9．2．2　單陷波濾波器　270
9．2．3　多頻率陷波濾波器　271
9．3　小波閾值濾波法　273
9．3．1　閾值的幾種形式　273
9．3．2　閾值函數數學錶達式　274
9．3．3　幾種改進的閾值函數　275
9．4　MATLAB中小波濾波函數及應用　276
9．4．1　MATLAB小波濾波函數介紹　276
9．4．2　小波濾波器應用　279
9．5　重構濾波器組　280
9．5．1　完全重構濾波器組　281
9．5．2　完全重構濾波器組的濾波效應　283
9．6　小波濾波器構造MATLAB實例　284
9．7　小波閾值濾波器的設計　292
9．7．1　設計目標　292
9．7．2　子模塊設計　294
9．7．3　濾波器模塊　294
9．7．4　係數處理模塊　294
9．8　本章小結　295

第10章　小波分析用於信號去噪　296
10．1　信號去噪原理　296
10．1．1　小波去噪概述　296
10．1．2　基於模極大值去噪法　298
10．1．3　小波閾值去噪　298
10．1．4　平移不變量法　299
10．1．5　其他方法　300
10．1．6　閾值的選取　300
10．1．7　現有方法的優缺點　301
10．1．8　小波去噪的基本原理　302
10．1．9　各種小波變換在小波去噪中的應用　303
10．2　MATLAB函數去噪　303
10．2．1　一維小波分析進行信號去噪　303
10．2．2　閾值選取規則　307
10．2．3　對非平穩信號的去噪　308
10．2．4　小波包分析進行信號去噪　310
10．3　MATLAB一維小波工具箱去噪　313
10．3．1　一維離散小波界麵式去噪　313
10．3．2　一維小波包界麵式去噪　316
10．4　小波去噪實例　318
10．5　基於小波變換的語音信號去噪　321
10．5．1　語音信號去噪　321
10．5．2　語音質量的評價　322
10．5．3　小波變換的語音去噪實例　323
10．6　本章小結　326

第11章　小波分析用於信號壓縮　327
11．1　信號壓縮　327
11．1．1　小波壓縮概述　327
11．1．2　一維小波分析進行壓縮的原理　328
11．1．3　小波壓縮實現方法　329
11．2　MATLAB壓縮函數　330
11．2．1　一維小波分析進行信號壓縮　330
11．2．2　小波包分析進行信號壓縮　331
11．3　MATLAB一維小波工具箱壓縮　334
11．3．1 一維離散小波界麵式壓縮　334
11．3．2　一維小波包界麵式壓縮　337
11．4　小波壓縮綜閤實例　340
11．5　本章小結　343

第12章　小波分析用於信號識彆與檢測　344
12．1　信號的奇異性檢測理論　344
12．1．1　信號奇異性概念　344
12．1．2　Fourier變換與信號奇異性的關係　345
12．1．3　小波變換與信號的奇異性　345
12．1．4　小波變換模極大值點同信號突變點之間的關係　346
12．1．5　信號與噪聲的小波變換特性　347
12．2　信號的間斷點檢測　349
12．2．1　第一類間斷點檢測　349
12．2．2　第二類間斷點檢測　354
12．3　信號的自相似檢測　357
12．4　信號識彆與信號提取　358
12．4．1　信號發展趨勢的識彆　358
12．4．2　某一頻率區間上信號的識彆　359
12．4．3　信號的特徵提取　361
12．5　模態參數識彆介紹　363
12．5．1　模態分析的時頻辨識方法概述　363
12．5．2　信號的小波脊提取及計算方法　364
12．5．3　基於小波包和改進HHT的瞬時特徵分析　365
12．5．4　模態參數識彆的應用　366
12．6　二維信號的邊緣檢測　371
12．7　本章小結　374

第13章　小波分析用於圖像去噪　375
13．1　圖像處理概述　375
13．1．1　常用圖像格式　375
13．1．2　圖像類型　377
13．1．3　圖像類型轉換　379
13．1．4　圖像顯示　381
13．2　小波用於圖像去噪方法　382
13．2．1　圖像噪聲概述　382
13．2．2　圖像去噪方法概述　383
13．2．3　圖像去噪現有方法的優缺點　386
13．2．4　圖像去噪質量的評價　387
13．3　MATLAB去噪函數　388
13．3．1　基於去噪函數進行圖像去噪　388
13．3．2　基於小波變換進行圖像去噪　391
13．3．3　基於閾值法進行圖像去噪　392
13．3．4　基於小波包分析進行圖像去噪　394
13．4　MATLAB二維小波工具箱去噪　398
13．4．1　二維離散小波界麵式去噪　398
13．4．2　二維小波包界麵式去噪　401
13．5　小波圖像去噪實例　404
13．6　本章小結　406

第14章　小波分析用於圖像壓縮　407
14．1　圖像壓縮介紹　407
14．1．1　數據冗餘　407
14．1．2　變換編碼　409
14．1．3　圖像壓縮模型　409
14．1．4　圖像壓縮技術　410
14．1．5　JPEG 2000壓縮算法　411
14．1．6　JPEG與JPEG 2000的區彆　412
14．1．7　基於DCT的JPEG圖像壓縮編碼　414
14．2　基於DCT的圖像壓縮MATLAB仿真實現　419
14．2．1　數字圖像文件的讀寫　419
14．2．2　程序流程圖　420
14．2．3　DCT變換的編程實現　420
14．3　基於小波壓縮函數進行圖像壓縮　422
14．3．1　小波變換壓縮函數的應用實例　422
14．3．2　基於小波包變換的圖像壓縮　426
14．4　MATLAB二維小波工具箱壓縮　427
14．4．1　二維離散小波界麵式壓縮　427
14．4．2　二維小波包界麵式壓縮　430
14．5　利用小波分析進行圖像壓縮實例　433
14．6　本章小結　436

第15章　小波分析用於圖像增強　437
15．1　圖像增強技術　437
15．1．1　濾波增強　437
15．1．2　濾波器　438
15．2　MATLAB圖像增強函數及應用　438
15．2．1　圖像增強函數　438
15．2．2　MATLAB應用於數字圖像增強和濾波　439
15．3　小波分析用於圖像增強　445
15．3．1　圖像增強問題描述　445
15．3．2　基於小波分析的圖像鈍化實現　445
15．3．3　基於小波分析的圖像銳化實現　447
15．3．4　基於小波分析的圖像增強實現　448
15．3．5　基於小波分析的圖像平滑實現　449
15．4　本章小結　452

第16章　小波分析用於圖像處理其他領域　453
16．1　圖像融閤　453
16．1．1　小波分析用於圖像融閤的方法　453
16．1．2　融閤規則和融閤算子　454
16．1．3　小波包圖像融閤　454
16．1．4　小波框架圖像融閤　455
16．1．5　多小波圖像融閤　455
16．1．6　小波分析用於圖像融閤的實例　456
16．2　圖像分解　459
16．3　圖像特徵提取　462
16．4　本章小結　466

第17章　小波分析用於樣本估計　467
17．1　小波分析用於密度估計　467
17．1．1　密度估計　467
17．1．2　小波變換進行密度估計的基本原理　468
17．1．3　小波變換進行密度估計界麵工具的使用　469
17．2　小波分析用於迴歸估計　472
17．2．1　迴歸估計　472
17．2．2　小波變換進行迴歸估計的基本原理　473
17．2．3　小波變換進行迴歸估計界麵工具的使用　474
17．3　本章小結　477

參考文獻　478

前言/序言

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說實話，這麼多年來我對“小波”的理解還是非常淺顯的，工具箱裏麵可以看到一些MATLAB的進步

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