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第1章 MATLABR2015a大揭密1

1.1 MATLAB简介1

1.1.1 MATLAB的发展史1

1.1.2 MATLAB的优点2

1.1.3 MATLAB的缺点4

1.1.4 MATLAB R2015a的新特性4

1.2 MATLAB的安装6

1.3 MATLAB的操作界面11

1.3.1 菜单／工具栏12

1.3.2 命令窗口12

1.3.3 命令历史窗口15

1.3.4 工作空间窗口15

1.4 帮助窗口16

1.4.1 纯文本帮助16

1.4.2 Demos帮助17

1.4.3 帮助导航浏览器18

1.5 MATLAB基本元素18

1.5.1 变量18

1.5.2 赋值语句19

1.5.3 矩阵及表示20

1.6 矩阵的运算22

1.6.1 代数运算22

1.6.2 关系运算26

1.6.3 逻辑运算27

1.6.4 元胞数组28

1.6.5 结构数组30

1.7 MATLAB的程序流程33

1.7.1 循环控制结构33

1.7.2 条件选择结构34

1.8 M文件36

1.8.1 脚本文件36

1.8.2 函数文件37

1.9 MATLAB的图形绘制39

1.9.1 二维图形的绘制39

1.9.2 三维绘图48

第2章 小波变换的基本概念52

2.1 小波由来52

2.2 分析方法53

2.3 傅里叶变换53

2.3.1 经典傅里叶变换53

2.3.2 傅里叶变换的性质54

2.3.3 快速傅里叶变换56

2.3.4 短时傅里叶变换59

2.4 小波分析与傅里叶变换的对比60

2.5 滤波器60

2.5.1 连续滤波器61

2.5.2 数字滤波器及应用61

2.5.3 滤波器的分析68

2.6 小波变换定义71

2.6.1 基本定义71

2.6.2 小波类型75

2.6.3 小波基的构造83

2.6.4 构造紧支撑正常小波基84

2.6.5 小波基构造的实现87

2.7 小波包90

2.7.1 小波包的定义90

2.7.2 小波包的空间分解91

2.7.3 小波包的算法92

2.7.4 小波包的分解与重构93

2.7.5 最优小波包基的选择93

第3章 小波图形用户界面97

3.1 小波图形窗口的启动97

3.2 一维小波分析98

3.2.1 一维小波变换工具98

3.2.2 小波工具箱图形通用方法104

3.2.3 一维小波包工具105

3.2.4 一维连续小波工具109

3.2.5 一维离散小波工具111

3.3 二维小波分析121

3.3.1 二维小波压缩工具122

3.3.2 二维小波降噪工具125

3.3.3 二维小波统计工具125

3.3.4 二维小波直方图工具126

3.3.5 二维小波包工具127

3.4 一维小波专用工具132

3.4.1 一维平稳小波消噪132

3.4.2 一维小波密度估计133

3.4.3 一维小波回归估计134

3.4.4 一维小波系数的选取135

3.4.5 一维分数布朗迭代135

3.5 二维小波专用工具136

3.5.1 二维小波压缩136

3.5.2 二维平稳小波消噪137

3.5.3 二维小波系数的选取138

3.5.4 图像融合138

3.6 显示工具类139

3.7 扩展工具集141

3.7.1 信号扩展工具141

3.7.2 图像扩展工具144

第4章 小波MATLAB工具箱146

4.1 小波通用函数148

4.2 一维连续小波变换函数162

4.3 一维离散小波变换函数164

4.4 一维平稳小波变换函数176

4.5 二维离散小波变换函数178

4.6 二维平稳小波变换函数189

4.7 小波包函数191

第5章 小波用于信号处理205

5.1 小波用于信号滤波205

5.1.1 小波滤波的原理205

5.1.2 小波滤波的基本方法205

5.1.3 滤波器207

5.1.4 小波滤波器函数的实现211

5.1.5 重构滤波器组214

5.1.6 小波滤波器构造215

5.2 信号去噪219

5.2.1 小波变换特性219

5.2.2 信号去噪过程220

5.2.3 信号去噪方法220

5.2.4 信号去噪原理222

5.2.5 MATLAB用于信号去噪223

5.2.6 小波包进行信号去噪245

5.3 信号压缩处理246

5.3.1 小波压缩概述246

5.3.2 信号压缩步骤247

5.3.3 小波压缩实现法248

5.3.4 信号压缩实现249

5.4 小波在信号处理中的应用250

5.4.1 小波分解在信号中的应用250

5.4.2 小波信号去噪应用259

第6章 小波用于图像处理262

6.1 基本原理262

6.1.1 小波变换的图像分解与重构262

6.1.2 图像边缘处理方法263

6.2 小波分析用于图像分解与重构264

6.3 小波分析用于图像去噪266

6.3.1 去噪原理267

6.3.2 图像去噪实现268

6.4 小波分析用于图像压缩271

6.4.1 离散余弦变换图像压缩271

6.4.2 小波变换的局部压缩273

6.4.3 小波压缩原理275

6.4.4 基本小波的图像压缩276

6.4.5 小波包的图像压缩279

6.5 小波分析用于图像增强280

6.5.1 图像增强描述280

6.5.2 小波实现图像增强285

6.6 小波分析用于图像融合293

6.6.1 融合原理293

6.6.2 图像融合方法294

6.6.3 融合规则和融合算子294

6.6.4 小波包图像融合295

6.6.5 多小波图像融合295

6.6.6 小波实现图像融合实例296

6.7 小波实现图像边缘检测300

6.7.1 小波分解边缘检测300

6.7.2 小波实现边缘检测实例303

6.7.3 小波包实现图像边缘检测基本原理304

6.8 小波在图像特征提取中的应用306

第7章 小波在其他领域中的应用308

7.1 小波在样本估计中的应用308

7.1.1 密度估计308

7.1.2 回归估计314

7.2 小波在化学中的应用319

7.3 小波变换的数字水印实现323

7.3.1 数字水印的基本概述324

7.3.2 小波变换数字水印法326

7.3.3 小波变换频域数字水印法329

7.4 小波在信号识别与检测中的应用332

7.4.1 奇异性概念332

7.4.2 第一类间断点检测333

7.4.3 第二类间断点检测338

7.4.4 自相似检测342

7.4.5 信号的识别343

7.5 小波在机械故障诊断中的应用347

7.5.1 机械状态监测中的非平稳信号347

7.5.2 分析信号故障检测347

7.5.3 发动机故障诊断348

7.5.4 齿轮故障诊断349

7.6 模态参数识别353

7.6.1 模态时频辨识方法353

7.6.2 小波脊提取353

7.6.3 改进HHT瞬时特征分析354

7.6.4 模态参数识别的应用354

第8章 提升小波及其应用360

8.1 提升小波的概述360

8.2 提升小波算法361

8.3 整数小波变换361

8.4 MATLAB提升小波变换函数362

8.4.1 提升方案函数363

8.4.2 双正交四联滤波器364

8.4.3 正交及懒小波367

8.4.4 提升小波变换和反变换369

8.4.5 劳伦多项式和矩阵375

8.5 提升小波的应用377

8.5.1 提升小波在信号处理中的应用377

8.5.2 提升小波在图像中的应用382

参考文献392