第1章 小波分析基础理论

1.1 MATLAB 6.5语言简介

1.1.1 MATLAB的产生背景及主要产品

1.1.2 MATL.AB 语言特点

1.1.3 MATLAB 6.5新特点

1.2 小波变换的由来

1.3 小波变换定义及特点

1.4 一维连续小波变换

1.5 离散小波变换

1.6 小波包分析

1.7 常用小波函数

第2章 MATLAB 6.5小波分析示例

2.1 一维连续小波分析

2.1.1 一维连续小波分析——命令行方式

2.1.2 一维连续小波分析——图形接口方式

2.1.3 图形接口方式中的信息交互

2.2 一维连续复小波分析

2.2.1 一维连续复小波分析——命令行方式

2.2.2 一维连续复小波分析——图形接口方式

2.3.1 一维离散小波分析——命令行方式

2.3 一维离散小波分析

2.2.3 图形接口方式中的信息交互

2.3.2 一维离散小波分析——图形接口方式

2.3.3 图形接口方式中的信息交互

2.4 二维离散小波分析

2.4.1 二维离散小波分析——命令行方式

2.4.2 二维离散小波分析——图形接口方式

2.4.3 图形接口方式中的信息交互

2.5 一维离散平稳小波分析

2.5.1 一维离散平稳小波分析——命令行方式

2.5.2 一维离散平稳小波分析(消噪)——图形接口方式

2.5.3 图形接口方式中的信息交互

2.6 二维离散平稳小波分析

2.6.1 二维离散平稳小波分析——命令行方式

2.6.2 二维离散平稳小波分析(消噪)——图形接口方式

2.6.3 图形接口方式中的信息交互

2.7 一维小波回归估计

2.7.1 一维等间距观测估计(确定性设计Fixed Design)

2.7.2 一维随机间距观测估计(随机性设计Stochastic Design)

2.7.3 回归估计专有图形工具中的信息交互

2.8.1 密度估计概述

2.8 一维小波密度估计

2.8.2 一维小波密度估计图形工具的使用

2.9 一维小波系数的自适应阈值处理

2.9.1 一维局部阈值处理图形工具——消噪

2.9.2 采用按时间间隔设置阈值进行消噪后的信息保存与装载

2.10 小波系数选取

2.10.1 一维离散小波系数选择——图形接口方式

2.10.2 二维离散小波系数选择—图形接口方式

2.11 一维信号延拓或截断

2.11.1 一维延拓——命令行方式

2.11.2 一维延拓——图形接口工具

2.11.3 延拓或截断后的信号保存

2.12 二维信号延拓或截断

2.12.1 二维延拓——命令行方式

2.12.2 二维延拓——图形接口方式

2.12.3 延拓或截断后的图像保存

第3章 MATLAB 6.5小波包分析示例

3.1 MATLAB 6.5小波包分析简介

3.2 一维小波包分析——图形接口方式

3.2.1 采用一维小波包进行信号压缩

3.2.2 采用一维小波包进行信号消噪

3.3.1 启动Wavelet Packet 2-D工具

3.3 二维小波包分析——图形接口方式

3.3.2 装载信号

3.3.3 分析图像

3.3.4 计算最佳树

3.3.5 利用小波包压缩图像

3.4 图形工具中的数据交互

第4章 面向对象的设计及应用

4.1 小波工具箱里的对象简介

4.2.1 画树结构和小波包系数

4.2 对象的简单应用

4.2.2 drawtree和readtree的使用

4.2.3 对称图形

4.2.4 小波包阈值处理(Thresholding Wavelet Packets)

4.3 对象的进一步讨论

4.3.1 WTBO

4.3.2 NTREE

4.3.3 DTREE

4.3.4 WPTREE

4.4 对象的高级应用

第5章 小波函数的添加

5.1 小波函数的添加

5.1.1 选择小波函数的全名称(full name)

5.1.2 选择小波函数的缩写名(short name)

5.1.3 选择小波类型

5.1.4 定义在给定小波家簇里的序列号

5.1.5 建立相应的.mat文件或.m文件

5.1.6 定义有效支撑长度

5.2 小波函数系列的添加

5.3 添加小波函数系列之后的工作

第6章 小波分析用于信号处理

6.1 概述

6.2 常用信号的小波分析

6.2.1 正弦波的线性组合

6.2.2 分段信号

6.2.3 均匀白噪声

6.2.4 染噪的多项式信号

6.2.5 阶跃信号

6.2.6 染噪的斜坡信号

6.2.7 染噪的正弦信号

6.2.8 三角波与正弦波的合成信号

6.3 信号的特征提取

6.4 信号处理

6.4.1 信号的奇异性检测

6.4.2 信号自相似性的检测

6.4.3 信号发展趋势的识别

6.4.4 某一频率区间上信号的识别

6.4.5 信号抑制与衰减

6.4.6 信号消噪与提取弱信号

6.4.7 信号的压缩

6.5 应用图形界面(GUI)方式进行信号处理

6.5.1 第一种类型间断点的检测

6.5.2 第二种类型间断点的检测

6.5.3 信号发展趋势的检测

6.5.4 信号自相似性的检测

6.5.5 信号识别

6.5.6 信号抑制

6.5.7 信号消噪

6.5.8 信号压缩

7.1.1 数字图像文件格式

7.1 计算机数字图像文件

第7章 小波分析用于图像处理

7.1.2 MATLAB小波工具箱与索引图像

7.2 图像编码方式和处理概述

7.2.1 图像编码方式

7.2.2 小波分析图像处理概述

7.3 二维小波分析用于图像处理

7.3.1 图像消噪

7.3.2 图像压缩

7.3.3 图像增强

7.3.4 图像平滑

7.3.5 图像融合

7.4 应用GUI进行图像处理

7.4.1 图像的分解与重构

7.4.2 图像消噪

7.4.3 图像压缩

附录A MATLAB 6.5小波工具箱新特性

A.1 新的图形用户接口工具

A.2 新添加的小波函数系列

A.3 新增小波分析工具箱函数

A.4 增强功能(Enhancements)

A.5 与老版本的兼容性

附录B MATLAB 6.5其他新特性

B.1 MATLAB 6.5新特性

B.2 Simulink 5.0新特性

B.3 MATLAB 6.5新产品

B.4 MATLAB 6.5主要更新的产品

B.5 MATLAB 6.5其他更新的产品

附录C MATLAB 6.5安装问题指南

C.1 MATLAB 6.5为什么安装上不能启动

C.3 PDF文档的获取

C.2 安装时的更新Java虚拟机的问题

附录D MATLAB 6.5小波分析工具箱函数

D.1 一般函数

D.2 小波函数族

D.3 一维连续小波变换

D.4 一维离散小波变换

D.5 二维离散小波变换

D.6 小波包算法

D.7 离散静态小波变换

D.8 信号/图像的去噪和压缩函数