內容簡介
《基於MATLAB的小波分析應用(第2版)》詳細介紹瞭使用MATLAB小波工具箱進行信號處理、圖像處理、機械故障診斷、數字水印以及語音信號處理等方麵的方法和技巧,之後介紹瞭在Visual C++中使用MATLAB小波工具箱的方法。
與一版相比,第二版采用瞭新推齣的MATLAB R2008小波分析工具箱,增加瞭對新增的小波函數、提升瞭小波功能和多信號小波的介紹,並且增加瞭MATLAB小波在數字水印、生物醫學信號處理和矩陣方程求解等領域中的典型應用實例。
《基於MATLAB的小波分析應用(第2版)》可供信號處理、圖像處理、機械故障診斷、數字水印、語音/生物醫學信號處理以及矩陣方程求解等領域中使用MATLAB小波技術的工程技術人員藉鑒,同時也是理工科各專業高年級本科生、研究生學習小波分析必不可少的參考書。
內頁插圖
目錄
第1章 小波分析基礎
1.1 小波變換的由來
1.2 Haar小波
1.2.1 Haar小波簡介
1.2.2 基於Haar小波的信號分解與重構算法
1.3 一維連續小波變換
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小波工具箱簡介
2.1 MATLAB小波工具箱的小波分析函數
2.2 自定義小波函數
2.2.1 準備添加一個新的小波函數
2.2.2 添加一個新的小波函數
2.2.3 使用新的小波函數
2.3 麵嚮對象設計方法
2.3.1 小波工具箱中的主要對象
2.3.2 對象的應用
第3章 小波圖形用戶接口
3.1 GUI啓動
3.2 GUI主要特徵
3.2.1 顔色設置
3.2.2 圖形繪製的關聯性
3.2.3 鼠標的使用
3.2.4 控製染色
3.2.5 控製顔色數目
3.2.6 控製染色模式
3.2.7 使用菜單
3.2.8 使用ViewAxes按鈕
3.2.9 使用層次獨立的閾值設置工具
3.3 一維小波分析
3.3.1 一維連續小波變換
3.3.2 一維連續復小波變換
3.3.3 一維離散小波變換
3.3.4 一維小波包變換
3.4 二維小波分析
3.4.1 二維離散小波變換
3.4.2 二維小波包變換
3.5 一維多信號小波分析
3.5.1 一維多信號分析
3.5.2 一維多變量去噪
3.5.3 多尺度主成分分析
3.6 小波構造
3.7 一維小波分析專用工具
3.7.1 一維平穩小波降噪
3.7.2 一維小波密度估計
3.7.3 一維迴歸估計
3.7.4 一維小波係數選擇
3.7.5 一維FBM信號産生
3.8 二維小波分析專用工具
3.8.1 二維平穩小波降噪
3.8.2 二維小波係數選擇
3.8.3 圖像融閤
3.9 小波顯示
3.9.1 小波信息顯示
3.9.2 小波包信息顯示
3.10 延拓
3.10.1 信號延拓
3.10.2 圖像延拓
第4章 小波變換函數和小波函數
4.1 小波變換函數
4.1.1 函數biorfilt
4.1.2 函數centfrq
4.1.3 函數dyaddown
4.1.4 函數dyadup
4.1.5 函數intwave
4.1.6 函數orthfilt
4.1.7 函數qmf
4.1.8 函數scal2frq
4.1.9 函數wavefun
4.1.10 函數wavefun2
4.1.11 函數wavemngr
4.1.12 函數wfilters
4.1.13 函數wmaxlev
4.2 小波函數
4.2.1 函數biorwavf
4.2.2 函數cgauwavf
4.2.3 函數cmorwavf
4.2.4 函數coifwavf
4.2.5 函數dbaux
4.2.6 函數dbwavf
4.2.7 函數fbspwavf
4.2.8 函數gauswavf
4.2.9 函數mexihat
4.2.10 函數meyer
4.2.11 函數morlet
4.2.12 函數rbiowavf
4.2.13 函數shanwavf
4.2.14 函數symaux
4.2.15 函數symwavf
第5章 小波變換與信號處理
5.1 信號分解
5.1.1 信號的連續小波分解
5.1.2 信號的離散小波分解
5.1.3 信號的平穩小波分解
5.1.4 信號的小波包分解
5.2 信號重構
5.2.1 信號的離散小波重構
5.2.2 信號的平穩小波重構
5.2.3 信號的小波包重構
5.3 信號去噪
5.3.1 信號的閩值去噪
5.3.2 小波去噪函數
5.3.3 信號去噪實例
5.4 信號壓縮
5.4.1 信號壓縮簡述
5.4.2 信號壓縮實例
5.5 信號分析
5.5.1 分離信號的不同成分
5.5.2 識彆某一頻率區間上的信號
5.5.3 識彆信號的發展趨勢
5.6 信號檢測
5.6.1 檢測信號的自相似性
5.6.2 信號奇異性檢測
5.7 信號延拓
5.7.1 信號延拓函數
5.7.2 信號延拓實例
第6章 小波變換與圖像處理
6.1 圖像分解
6.1.1 圖像的小波分解
6.1.2 圖像的平穩小波分解
6.1.3 二維小波包分解
6.2 圖像重構
6.2.1 圖像的小波分解重構
6.2.2 圖像的平穩小波重構
6.2.3 圖像的小波包分解重構
6.3 圖像去噪
6.3.1 圖像閾值去噪函數
6.3.2 圖像閾值去噪實例
6.4 圖像壓縮
6.4.1 圖像壓縮概述
6.4.2 圖像壓縮實例
6.5 圖像增強
6.6 圖像融閤
6.6.1 圖像融閤概述
6.6.2 圖像融閤實例
6.7 圖像延拓
第7章 小波變換與機械故障診斷
7.1 機械狀態監測中的非平穩信號
7.2 發動機故障診斷
7.2.1 故障機理分析
7.2.2 故障檢測方法
7.3 齒輪故障診斷
……
第8章 小波變換與數字水印
第9章 小波變換與語音/生物醫學信號處理
第10章 小波變換與矩陣方程求解
第11章 提升小波變換及應用
第12章 多信號小波分析及應用
第13章 在VC環境中使用小波工具箱
附錄 小波分析工具箱函數
參考文獻
精彩書摘
自從1822年傅裏葉發錶“熱傳導解析理論”以來,傅裏葉變換一直是傳統的信號處理的基本方法。傅裏葉變換的基本思想是將信號分解成許多不同頻率的正弦波的疊加,即將信號從時間域轉換到頻率域。
傅裏葉變換能夠滿足大多數應用的需求,但是由於傅裏葉變換在轉換時丟掉瞭時間信息,因此無法對某一時間段的頻域信息或者某一頻率段所對應的時間信息進行分析。即傅裏葉變換具有最高的頻域分辨率,但不具有時域分辨率。
傅裏葉變換的這種特性在分析非平穩性信號時,錶現齣嚴重的不足。然而實際中的信號均包含大量的非平穩成分,例如偏移、趨勢、突變等,它們往往反映瞭信號的重要特徵。因此需要尋求同時具有時間分辨率和頻域分辨力的分析方法。
為瞭研究信號在局部時間的頻域特徵,1946年Gabor提齣瞭著名的Gabor變換,之後發展成為短時傅裏葉變換。其基本思想是對信號加窗,然後對窗內的信號進行傅裏葉變換,因此它可以反映齣信號的局部特性。
前言/序言
目前小波分析在許多工程領域中都得到瞭廣泛的應用,成為科技工作者經常使用的工具之一。MATLAB作為一種高性能的數值計算和可視化軟件,經過各個領域專傢的共同努力,現已包含信號處理、圖像處理、通信、小波分析、係統辨識、優化以及控製係統等不同應用領域的工具箱.本書以MATLABR2008中的小波分析工具箱為藍本,結閤工程實際中的各應用領域,由淺入深地講解瞭如何應用MATLAB來實現小波分析。
本書各章內容安排如下:
第1章簡要介紹瞭小波變換的基本理論。
第2章對MATLAB小波工具箱進行瞭簡要介紹。
第3章介紹瞭MATLAB小波工具箱的圖形用戶接口。
第4章介紹瞭常用的小波變換函數和小波函數。
第5章講述瞭MATLAB小波在信號處理中的應用,主要介紹瞭MATLAB小波在信號分解、信號重構、信號去噪、信號壓縮、信號分析、信號檢測和信號延拓7個方麵的應用。
第6章講述瞭MATLAB小波在圖像處理中的應用,從圖像分解、圖像重構、圖像去噪、圖像壓縮、圖像增強、圖像融閤以及圖像延拓等方麵介紹瞭MATLAB小波在圖像處理中的應用。
基於MATLAB的小波分析應用(第2版) epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024
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