引论
0.1 信号的时域表示
0.2 信号的频域表示
0.3 信号的时频分析
0.4 信号分析的典型特性
0.5 本书涉及的基本概念
0.6 本书符号表示
第一篇 小波变换
第一章 小波变换理论
1.1 Fourier变换
1.2 短时Fourier变换
1.3 时宽、频宽和分辨率
1.4 连续小波变换
1.5 小波级数
1.6 离散小波变换
第二章 多分辨率分析及正交小波基
2.1 多分辨率分析原理
2.2 多分辨率分析
2.3 尺度函数
2.4 正交小波基
2.5 双正交小波基
2.6 二维正交小波基
2.7 正交小波函数的构造
2.8 典型的小波函数
第三章 信号/图像的多分辨率分解与重建
3.1 滤波器组与小波变换
3.2 信号/图像的金字塔分解与重建
3.3 信号/图像的小波分解与重建
第四章 小波包、多小波及第二代小波
4.1 小波包
4.2 多小波
4.3 第二代小波及信号分解与重建
第二篇 时频分布与分析
第五章 时频分析的基本概念
5.1 时频分析引论
5.2 信号的时间和频率表示
5.3 时频分布的一般理论
5.4 模糊函数
5.5 能量域和相关域时频分布
第六章 Wigner—Ville时频分布设计的一般方法
6.1 Wigner—Ville分布及性质
6.2 时频分布设计的一般方法
6.3 高阶时频分布
第七章 时变滤波及信号合成
7.1 基于时频分布的非线性滤波方法
7.2 线性时变滤波方法
7.3 子空间约束信号合成
7.4 基于Wigner—Ville分布的信号合成
第三篇 应用
第八章 小波变换在图像数据压缩中的应用
8.1 图像数据压缩概念
8.2 基于Laplacian金字塔的图像压缩
8.3 基于小波分解的图像压缩
8.4 基于小波变换的JPEG2000压缩
第九章 信号的多分辨率边缘检测及噪声抑制
9.1 边缘检测原理
9.2 多分辨率边缘检测原理
9.3 多分辨率边缘检测方法
9.4 边缘检测中的噪声抑制
第十章 小波变换在遥感超光谱数据处理中的应用
10.1 遥感超光谱数据
10.2 遥感超光谱图像子空间分解
10.3 超光谱图像的多分辨率特征融合
10.4 基于超光谱图像融合的分类
参考文献
鄂公网安备 42010302001612号 