MATLAB小波分析高級技術

第1章 小波變換概述
1.1 小波變換的歷史與現(xiàn)狀
1.2 Haar小波
1.2.1 Haar小波簡介
1.2.2 基于Haar小波的信號分解與重構算法
1.3 一維連續(xù)小波變換
1.4 離散小波變換
1.5 多分辨分析與小波構造
1.6 小波包分析
第2章 MATLAB小波分析工具箱簡介
2.1 MATLAB小波分析工具箱的小波分析函數(shù)
2.2 自定義小波函數(shù)
2.2.1 添加一個新的小波函數(shù)的準備工作
2.2.2 添加一個新的小波函數(shù)
2.2.3 使用新的小波函數(shù)
2.3 MATLAB小波分析工具箱的面向對象設計方法
2.3.1 小波分析工具箱中的主要對象
2.3.2 對象的應用
第3章 MATLAB小波分析工具箱的圖形用戶接口
3.1 進入GUI工作環(huán)境
3.2 GUI的主要特征
3.2.1 顏色設置
3.2.2 圖形繪制的關聯(lián)性
3.2.3 使用鼠標
3.2.4 控制顏色
3.2.5 控制顏色數(shù)目
3.2.6 控制染色模式
3.2.7 使用菜單
3.2.8 使用View Axes按鈕
3.2.9 使用層次獨立的閾值設置工具
3.3 一維連續(xù)小波分析工具介紹
3.4 一維離散小波分析工具介紹
3.5 二維離散小波分析工具介紹
3.6 一維小波包分析工具介紹
3.7 二維小波包分析工具介紹
第4章 MATLAB小波在信號處理中的應用
4.1 信號分解
4.1.1 信號的連續(xù)小波分解
4.1.2 信號的離散小波分解
4.1.3 信號的小波包分解
4.2 信號重構
4.2.1 信號的小波重構
4.2.2 信號的小波包重構
4.3 信號去噪
4.3.1 信號的閾值去噪
4.3.2 信號閾值去噪實例
4.4 信號壓縮
4.4.1 信號壓縮
4.4.2 信號壓縮實例
4.5 信號分析
4.5.1 分離信號的不同成分
4.5.2 識別某一頻率區(qū)間上的信號
4.5.3 識別信號的發(fā)展趨勢
4.6 信號檢測
4.6.1 檢測信號的自相似性
4.6.2 信號奇異性檢測
第5章 MATLAB小波在圖像處理中的應用
5.1 圖像分解
5.1.1 圖像的小波分解
5.1.2 二維小波包分解
5.2 圖像重構
5.2.1 圖像的小波分解重構
5.2.2 圖像的小波包分解重構
5.3 圖像去噪
5.3.1 圖像閾值去噪概述
5.3.2 圖像閾值去噪實例
5.4 圖像壓縮
5.4.1 圖像壓縮概述
5.4.2 圖像壓縮實例
5.5 圖像增強
5.6 圖像融合
5.6.1 圖像融合概述
5.6.2 圖像融合實例
第6章 MATLAB小波在機械故障診斷中的應用
6.1 機械狀態(tài)監(jiān)測中的非平穩(wěn)信號
6.2 發(fā)動機故障診斷
6.2.1 故障機理分析
6.2.2 故障檢測方法
6.3 齒輪故障診斷
6.3.1 齒輪故障機理
6.3.2 齒輪點蝕
6.3.3 齒輪疲勞
第7章 MATLAB小波在數(shù)字水印中的應用
7.1 數(shù)字水印技術概述
7.2 數(shù)字水印算法
7.2.1 空間域算法
7.2.2 變換域算法
7.2.3 壓縮域算法
7.2.4 NEC算法
7.2.5 生理模型算法
7.3 基于小波變換域的數(shù)字水印
7.3.1 基于小波變換域的數(shù)字水印簡述
7.3.2 基于小波變換域的數(shù)字水印實例
第8章 MATLAB小波在語音信號處理中的應用
8.1 語音信號處理概述
8.2 基于小波的語音信號處理
8.2.1 小波在語音信號增強中的應用
8.2.2 小波在語音信號壓縮中的應用
第9章 MATLAB提升小波變換及其應用
9.1 提升小波變換概述
9.1.1 提升小波變換
9.1.2 提升小波逆變換
9.1.3 提升小波變換系數(shù)的提取或重構
9.2 提升小波變換應用實例
9.2.1 提升小波變換用于信號處理
9.2.2 提升小波變換用于圖像處理
第10章 在VC環(huán)境中使用MATLAB小波分析工具箱
10.1 VC調用MATLAB引擎
10.1.1 引擎庫函數(shù)
10.1.2 mx函數(shù)
10.1.3 VC調用MATLAB引擎的設置
10.1.4 實例: 小波去噪
10.2 VC調用MATLAB的C/C++函數(shù)
10.2.1 設置
10.2.2 實例: 信號的小波分解與重構
附錄 MATLAB小波分析工具箱函數(shù)
一、通用小波變換函數(shù)
二、小波函數(shù)
三、離散平穩(wěn)小波變換
四、小波包算法
五、樹管理
六、提升小波變換