《MATLAB小波分析超級學習手冊》對小波分析在MATLAB中的應(yīng)用進行了詳細的介紹，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(jié)合，列舉了數(shù)百個利用小波方法來處理信息的綜合算例，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2兩章主要介紹了MATLAB的基本功能，包括MATLAB的環(huán)境、數(shù)據(jù)類型、M文件、句柄和高級用戶界面GUI等。第3～8章是關(guān)于小波分析的基礎(chǔ)知識與應(yīng)用，包括傅立葉變換、連續(xù)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(yīng)用。第9～17章是小波分析的應(yīng)用部分，分別介紹了小波分析用于信號濾波、信號去噪、信號壓縮、信號識別與檢測、圖像去噪、圖像壓縮、圖像增強、圖像融合、圖像特征提取和樣本估計。每一章都配備了大量的MATLAB實例。
《MATLAB小波分析超級學習手冊》適合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(shù)人員自學的參考用書。
作者均是經(jīng)驗豐富的專業(yè)工程師，圖書內(nèi)容來源于作者多年工作經(jīng)驗的總結(jié)，封面統(tǒng)一設(shè)計，寫作統(tǒng)一風格。無論是從案例的選擇、講解的詳細程度、書中涉及的專業(yè)知識等各方面都充分考慮讀者的喜好，力求打造“工程軟件應(yīng)用精解”這一長銷品牌。 本書特點： ·由淺入深，循序漸進：本書以初中級讀者為對象，首先從MATLAB使用基礎(chǔ)講起，接著敘述小波分析的相關(guān)知識，配合MATLAB相關(guān)實例進行講解，最后綜合介紹MATLAB的一些實際應(yīng)用�！ �(nèi)容詳實，涉及廣泛：本書較為全面地包含了小波分析在數(shù)字信號和圖像處理等多個領(lǐng)域上的應(yīng)用，甚至涉及到了小分析在統(tǒng)計中的應(yīng)用，內(nèi)容新穎。本書在講解的過程中，章節(jié)安排合理，既注重理論研究，又加強在實際中的應(yīng)用，使讀者能快速掌握書中內(nèi)容�！ 嵗�(jīng)典，輕松易學：通過學習實際工程應(yīng)用案例的具體操作是掌握MATLAB最好的方式。本書在后面的九章內(nèi)容，通過綜合應(yīng)用案例，透徹詳盡地講解了MATLAB在小波分析中各方面的應(yīng)用。
MATLAB技術(shù)聯(lián)盟孔玲軍，長期從事信息處理等相關(guān)工作，熟悉MATLAB等工程軟件，在國內(nèi)外期刊發(fā)表論文多篇。
第1章 MATLAB基礎(chǔ)
1.1 MATLAB簡介
1.2 MATLAB組成結(jié)構(gòu)
1.2.1 目錄結(jié)構(gòu)
1.2.2 工作環(huán)境
1.2.3 系統(tǒng)幫助
1.3 掌握MATLAB編程
1.3.1 通用命令
1.3.2 演示示例
1.3.3 編程語句
1.4 數(shù)據(jù)類型
1.4.1 整數(shù)數(shù)據(jù)類型
1.4.2 浮點數(shù)數(shù)據(jù)類型
1.4.3 字符串
1.4.4 邏輯運算符 第1章 MATLAB基礎(chǔ)
1.1 MATLAB簡介
1.2 MATLAB組成結(jié)構(gòu)
1.2.1 目錄結(jié)構(gòu)
1.2.2 工作環(huán)境
1.2.3 系統(tǒng)幫助
1.3 掌握MATLAB編程
1.3.1 通用命令
1.3.2 演示示例
1.3.3 編程語句
1.4 數(shù)據(jù)類型
1.4.1 整數(shù)數(shù)據(jù)類型
1.4.2 浮點數(shù)數(shù)據(jù)類型
1.4.3 字符串
1.4.4 邏輯運算符
1.4.5 單元數(shù)組類型
1.4.6 結(jié)構(gòu)體
1.4.7 函數(shù)句柄
1.5 M文件
1.5.1 腳本
1.5.2 M函數(shù)
1.6 本章小結(jié)
第2章 MATLAB GUI基礎(chǔ)
2.1 句柄簡介
2.1.1 對象句柄
2.1.2 對象屬性
2.1.3 get和set
2.1.4 查找對象
2.1.5 用鼠標選擇對象
2.1.6 位置和單位屬性
2.2 圖形用戶界面
2.2.1 圖形用戶界面簡介
2.2.2 預定義對話框
2.2.3 M文件對話框
2.2.4 對話框小結(jié)
2.2.5 GUI對象層次結(jié)構(gòu)
2.2.6 GUI創(chuàng)建的基本步驟
2.2.7 GUI對象的大小和位置
2.2.8 捕獲鼠標動作
2.2.9 事件隊列
2.2.10 回調(diào)編程
2.2.11 M文件示例
2.3 GUI設(shè)計編程
2.3.1 M文件以及GUI數(shù)據(jù)管理
2.3.2 回調(diào)函數(shù)的使用方法
2.3.3 圖形窗口的行為控制
2.4 圖形讀者界面設(shè)計應(yīng)用實例
2.4.1 數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換
2.4.2 繪制數(shù)據(jù)點
2.5 本章小結(jié)
第3章 小波分析基礎(chǔ)
3.1 一維傅立葉變換及其應(yīng)用
3.1.1 一維傅立葉變換
3.1.2 一維離散傅立葉級數(shù)
3.1.3 一維離散傅立葉變換及應(yīng)用
3.1.4 一維快速傅立葉變換及應(yīng)用
3.2 二維傅立葉變換及其應(yīng)用
3.3 Z變換及其應(yīng)用
3.4 濾波器
3.4.1 連續(xù)濾波器
3.4.2 數(shù)字濾波器及其應(yīng)用
3.4.3 濾波器設(shè)計與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 連續(xù)小波變換
4.1 小波分析簡介
4.1.1 小波分析發(fā)展概述
4.1.2 小波分析優(yōu)缺點
4.2 連續(xù)小波變換及其性質(zhì)
4.2.1 短時傅立葉變換
4.2.2 一維連續(xù)小波變換
4.2.3 高維連續(xù)小波變換
4.3 連續(xù)小波變換的計算
4.3.1 如何計算連續(xù)小波變換
4.3.2 連續(xù)小波變換的應(yīng)用
4.3.3 連續(xù)小波界面式應(yīng)用實例
4.3.4 連續(xù)小波反變換的應(yīng)用
4.4 本章小結(jié)
第5章 離散小波變換
5.1 離散小波變換及其逆變換
5.1.1 一維離散小波變換
5.1.2 小波框架
5.1.3 離散小波變換的逆變換
5.1.4 二進小波變換及其逆變換
5.2 離散小波變換的計算
5.2.1 離散小波變換計算過程
5.2.2 一維離散小波變換算法
5.3 離散小波變換在MATLAB中的函數(shù)及應(yīng)用
5.3.1 一維離散小波變換函數(shù)
5.3.2 一維離散小波逆變換函數(shù)
5.3.3 二維離散小波變換函數(shù)
5.3.4 二維離散小波逆變換函數(shù)
5.4 離散小波變換界面式應(yīng)用
5.4.1 一維離散小波界面式應(yīng)用實例
5.4.2 二維離散小波界面式應(yīng)用實例
5.5 離散小波變換的綜合演示實例
5.6 本章小結(jié)
第6章 多分辨分析與Mallat算法
6.1 多分辨分析
6.1.1 多分辨分析理論
6.1.2 幾種常見的正交小波基
6.1.3 尺度函數(shù)和小波函數(shù)性質(zhì)
6.2 雙尺度方程及多分辨濾波器組
6.2.1 雙尺度方程
6.2.2 濾波器組系數(shù)h0(n)和h1(n)的性質(zhì)
6.3 Mallat算法
6.3.1 一維Mallat算法
6.3.2 二維Mallat算法
6.3.3 Mallat算法在MATLAB中的實現(xiàn)
6.3.4 Mallat算法在MATLAB中的應(yīng)用
6.4 離散序列的多分辨分析與正交小波變換
6.4.1 離散序列的小波分解
6.4.2 離散序列的小波重構(gòu)
6.5 二維正交小波變換
6.5.1 L2(R2)空間的兩種正交小波基
6.5.2 正方塊二維正交小波變換的快速算法
6.6 本章小結(jié)
第7章 小波基及其構(gòu)造
7.1 幾種常用的小波
7.1.1 Haar小波
7.1.2 Daubechies(dbN)小波系
7.1.3 雙正交小波Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系
7.1.4 Coiflet(coifN)小波系
7.1.5 SymletsA(symN)小波系
7.1.6 Morlet(morl)小波
7.1.7 MexicanHat(mexh)小波
7.1.8 Meyer函數(shù)
7.2 小波基的性質(zhì)及其在MATLAB中的命名
7.3 小波基的構(gòu)造
7.3.1 由尺度函數(shù)構(gòu)造正交小波基
7.3.2 緊支集正交小波基的性質(zhì)和構(gòu)造
7.3.3 實現(xiàn)小波基的構(gòu)造
7.4 提升方案構(gòu)造二代小波并實現(xiàn)
7.4.1 提升方案的基本原理
7.4.2 提升法實現(xiàn)第二代小波變換
7.4.3 提升方法實現(xiàn)圖像的分解與重構(gòu)
7.5 小波和尺度函數(shù)的提取及消失矩的作用
7.6 本章小結(jié)
第8章 小波包及其應(yīng)用
8.1 小波包
8.1.1 小波包的定義
8.1.2 小波包的性質(zhì)
8.1.3 小波包的空間分解
8.1.4 小波包算法
8.2 一維小波包在MATLAB中的應(yīng)用
8.2.1 一維小波包函數(shù)
8.2.2 一維小波包界面式應(yīng)用——信號壓縮
8.2.3 一維小波包界面式應(yīng)用——信號去噪
8.3 二維小波包在MATLAB中的應(yīng)用
8.3.1 二維小波包函數(shù)
8.3.2 二維小波包界面式應(yīng)用——圖像壓縮
8.3.3 二維小波包界面式應(yīng)用——圖像去噪
8.4 小波包分析的綜合應(yīng)用實例
8.5 本章小結(jié)
第9章 小波分析用于信號濾波
9.1 小波濾波概述
9.1.1 小波濾波的原理
9.1.2 小波域的三種濾波法
9.2 濾波器
9.2.1 陷波濾波器
9.2.2 單陷波濾波器
9.2.3 多頻率陷波濾波器
9.3 小波閾值濾波法
9.3.1 閾值的幾種形式
9.3.2 閾值函數(shù)數(shù)學表達式
9.3.3 幾種改進的閾值函數(shù)
9.4 MATLAB中小波濾波函數(shù)及應(yīng)用
9.4.1 MATLAB小波濾波函數(shù)介紹
9.4.2 小波濾波器應(yīng)用
9.5 重構(gòu)濾波器組
9.5.1 完全重構(gòu)濾波器組
9.5.2 完全重構(gòu)濾波器組的濾波效應(yīng)
9.6 小波濾波器構(gòu)造MATLAB實例
9.7 小波閾值濾波器的設(shè)計
9.7.1 設(shè)計目標
9.7.2 子模塊設(shè)計
9.7.3 濾波器模塊
9.7.4 系數(shù)處理模塊
9.8 本章小結(jié)
第10章 小波分析用于信號去噪
10.1 信號去噪原理
10.1.1 小波去噪概述
10.1.2 基于模極大值去噪法
10.1.3 小波閾值去噪
10.1.4 平移不變量法
10.1.5 其他方法
10.1.6 閾值的選取
10.1.7 現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點
10.1.8 小波去噪的基本原理
10.1.9 各種小波變換在小波去噪中的應(yīng)用
10.2 MATLAB函數(shù)去噪
10.2.1 一維小波分析進行信號去噪
10.2.2 閾值選取規(guī)則
10.2.3 對非平穩(wěn)信號的去噪
10.2.4 小波包分析進行信號去噪
10.3 MATLAB一維小波工具箱去噪
10.3.1 一維離散小波界面式去噪
10.3.2 一維小波包界面式去噪
10.4 小波去噪實例
10.5 基于小波變換的語音信號去噪
10.5.1 語音信號去噪
10.5.2 語音質(zhì)量的評價
10.5.3 小波變換的語音去噪實例
10.6 本章小結(jié)
第11章 小波分析用于信號壓縮
11.1 信號壓縮
11.1.1 小波壓縮概述
11.1.2 一維小波分析進行壓縮的原理
11.1.3 小波壓縮實現(xiàn)方法
11.2 MATLAB壓縮函數(shù)
11.2.1 一維小波分析進行信號壓縮
11.2.2 小波包分析進行信號壓縮
11.3 MATLAB一維小波工具箱壓縮
11.3.1 一維離散小波界面式壓縮
11.3.2 一維小波包界面式壓縮
11.4 小波壓縮綜合實例
11.5 本章小結(jié)
第12章 小波分析用于信號識別與檢測
12.1 信號的奇異性檢測理論
12.1.1 信號奇異性概念
12.1.2 Fourier變換與信號奇異性的關(guān)系
12.1.3 小波變換與信號的奇異性
12.1.4 小波變換模極大值點同信號突變點之間的關(guān)系
12.1.5 信號與噪聲的小波變換特性
12.2 信號的間斷點檢測
12.2.1 第一類間斷點檢測
12.2.2 第二類間斷點檢測
12.3 信號的自相似檢測
12.4 信號識別與信號提取
12.4.1 信號發(fā)展趨勢的識別
12.4.2 某一頻率區(qū)間上信號的識別
12.4.3 信號的特征提取
12.5 模態(tài)參數(shù)識別介紹
12.5.1 模態(tài)分析的時頻辨識方法概述
12.5.2 信號的小波脊提取及計算方法
12.5.3 基于小波包和改進HHT的瞬時特征分析
12.5.4 模態(tài)參數(shù)識別的應(yīng)用
12.6 二維信號的邊緣檢測
12.7 本章小結(jié)
第13章 小波分析用于圖像去噪
13.1 圖像處理概述
13.1.1 常用圖像格式
13.1.2 圖像類型
13.1.3 圖像類型轉(zhuǎn)換
13.1.4 圖像顯示
13.2 小波用于圖像去噪方法
13.2.1 圖像噪聲概述
13.2.2 圖像去噪方法概述
13.2.3 圖像去噪現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點
13.2.4 圖像去噪質(zhì)量的評價
13.3 MATLAB去噪函數(shù)
13.3.1 基于去噪函數(shù)進行圖像去噪
13.3.2 基于小波變換進行圖像去噪
13.3.3 基于閾值法進行圖像去噪
13.3.4 基于小波包分析進行圖像去噪
13.4 MATLAB二維小波工具箱去噪
13.4.1 二維離散小波界面式去噪
13.4.2 二維小波包界面式去噪
13.5 小波圖像去噪實例
13.6 本章小結(jié)
第14章 小波分析用于圖像壓縮
14.1 圖像壓縮介紹
14.1.1 數(shù)據(jù)冗余
14.1.2 變換編碼
14.1.3 圖像壓縮模型
14.1.4 圖像壓縮技術(shù)
14.1.5 JPEG 2000壓縮算法
14.1.6 JPEG與JPEG 2000的區(qū)別
14.1.7 基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼
14.2 基于DCT的圖像壓縮MATLAB仿真實現(xiàn)
14.2.1 數(shù)字圖像文件的讀寫
14.2.2 程序流程圖
14.2.3 DCT變換的編程實現(xiàn)
14.3 基于小波壓縮函數(shù)進行圖像壓縮
14.3.1 小波變換壓縮函數(shù)的應(yīng)用實例
14.3.2 基于小波包變換的圖像壓縮
14.4 MATLAB二維小波工具箱壓縮
14.4.1 二維離散小波界面式壓縮
14.4.2 二維小波包界面式壓縮
14.5 利用小波分析進行圖像壓縮實例
14.6 本章小結(jié)
第15章 小波分析用于圖像增強
15.1 圖像增強技術(shù)
15.1.1 濾波增強
15.1.2 濾波器
15.2 MATLAB圖像增強函數(shù)及應(yīng)用
15.2.1 圖像增強函數(shù)
15.2.2 MATLAB應(yīng)用于數(shù)字圖像增強和濾波
15.3 小波分析用于圖像增強
15.3.1 圖像增強問題描述
15.3.2 基于小波分析的圖像鈍化實現(xiàn)
15.3.3 基于小波分析的圖像銳化實現(xiàn)
15.3.4 基于小波分析的圖像增強實現(xiàn)
15.3.5 基于小波分析的圖像平滑實現(xiàn)
15.4 本章小結(jié)
第16章 小波分析用于圖像處理其他領(lǐng)域
16.1 圖像融合
16.1.1 小波分析用于圖像融合的方法
16.1.2 融合規(guī)則和融合算子
16.1.3 小波包圖像融合
16.1.4 小波框架圖像融合
16.1.5 多小波圖像融合
16.1.6 小波分析用于圖像融合的實例
16.2 圖像分解
16.3 圖像特征提取
16.4 本章小結(jié)
第17章 小波分析用于樣本估計
17.1 小波分析用于密度估計
17.1.1 密度估計
17.1.2 小波變換進行密度估計的基本原理
17.1.3 小波變換進行密度估計界面工具的使用
17.2 小波分析用于回歸估計
17.2.1 回歸估計
17.2.2 小波變換進行回歸估計的基本原理
17.2.3 小波變換進行回歸估計界面工具的使用
17.3 本章小結(jié)
參考文獻
書單推薦
