小波与傅里叶分析基础

第0章 内积空间
0.1 引言
0.2 内积的定义
0.3 L2空间和l2空间
0.3.1 定义
0.3.2 L2收敛与一致收敛
0.4 Schwarz不等式与三角不等式
0.4.1 实内积空间的证明
0.4.2 复内积空间的证明
0.4.3 三角不等式的证明
0.5 正交
0.5.1 定义与例子
0.5.2 正交投影
0.5.3 Gram-Schmidt正交化方法
0.6 线性算子及其伴随算子
0.6.1 线性算子
0.6.2 伴随算子
0.7 最小二乘和线性预测编码
0.7.1 数据的最佳拟合线
0.7.2 通用最小二乘算法
0.7.3 线性预测编码
0.8 习题
第1章 傅里叶级数
1.1 引言
1.1.1 历史回顾
1.1.2 信号分析
1.1.3 偏微分方程
1.2 傅里叶级数的计算
1.2.1 在区间-π≤x≤π上
1.2.2 其他区间
1.2.3 余弦和正弦展开
1.2.4 例子
1.2.5 傅里叶级数的复数形式
1.3 傅里叶级数的收敛定理
1.3.1 Riemann-Lebesgue引理
1.3.2 连续点处的收敛性
1.3.3 间断点处的收敛性
1.3.4 一致收敛
1.3.5 依平均收敛
1.4 习题
第2章 傅里叶变换
2.1 傅里叶变换的通俗描述
2.1.1 傅里叶逆定理
2.1.2 例子
2.2 傅里叶变换的性质
2.2.1 基本性质
2.2.2 卷积的傅里叶变换
2.2.3 傅里叶变换的伴随算子
2.2.4 Plancherel公式
2.3 线性滤波器
2.3.1 时不变滤波器
2.3.2 因果性和滤波器设计
2.4 采样定理
2.5 不确定性原理
2.6 习题
第3章 离散傅里叶分析
3.1 离散傅里叶变换
3.1.1 离散傅里叶变换的定义
3.1.2 离散傅里叶变换的性质
3.1.3 快速傅里叶变换
3.1.4 傅里叶变换的FFT近似
3.1.5 应用1-参数辨识
3.1.6 应用2-差分方程的离散化
3.2 离散信号
3.2.1 时不变和离散线性滤波器
3.2.2 Z变换和转移函数
3.3 习题
第4章 Haar小波分析
4.1 小波的由来
4.2 Haar小波
4.2.1 Haar尺度函数
4.2.2 Haar尺度函数的基本特性
4.2.3 Haar尺度函数的基本性质
4.2.4 Haar小波
4.3 Haar分解和重构算法
4.3.1 分解
4.3.2 重构
4.3.3 滤波器和流程图
4.4 小结
4.5 习题
第5章 多分辨率分析
5.1 多分辨率框架
5.1.1 定义
5.1.2 尺度关系
5.1.3 相应的小波和小波空间
5.1.4 分解和重构公式
5.1.5 小结
5.2 分解和重构的实现
5.2.1 分解算法
5.2.2 重构算法
5.2.3 用小波进行信号处理的一般过程
5.3 傅里叶变换准则
5.3.1 尺度函数
5.3.2 频域的正交性
5.3.3 频域的尺度方程
5.3.4 构建尺度函数的迭代步骤
5.4 习题
第6章 Daubechies小波
6.1 Daubechies小波的构造
6.2 分类、矩和平滑性
6.3 计算问题
6.4 二进点上的尺度函数
6.5 习题
第7章 其他小波主题
7.1 计算复杂度
7.1.1 小波算法
7.1.2 小波包
7.2 高维小波
7.3 相应的分解和重构
7.3.1 传递函数解释
7.4 小波变换
7.4.1 小波变换的定义
7.4.2 小波变换的塑公式
附录A 技术问题
附录B MATLAB程序
参考文献