图书介绍

MATLAB R2016a小波分析22个算法实现pdf电子书版本下载

MATLAB R2016a小波分析22个算法实现
  • 方清城编著 著
  • 出版社: 北京:电子工业出版社
  • ISBN:9787121333910
  • 出版时间:2018
  • 标注页数:450页
  • 文件大小:45MB
  • 文件页数:461页
  • 主题词:Matlab软件-应用-小波理论

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图书目录

第1章 提升算法的小波变换及其MATLAB实现 1

1.1 MATLAB实现提升方案的基本步骤 1

1.2 MATLAB小波工具箱函数 2

1.2.1添加原始或双重提升步骤函数 3

1.2.2一维提升小波变换函数 3

1.2.3提升方案信息函数 3

1.2.4转换滤波器为提升方案函数 4

1.2.5在四联滤波器上应用基本提升方案函数 4

1.2.6一维提升小波反变换函数 5

1.2.7显示提升方案函数 5

1.2.8提供常用小波的提升方案函数 5

1.2.9双正交尺度和小波函数 6

1.2.10提供小波的劳伦多项式函数 7

1.2.11二维提升小波变换函数 7

1.2.12提取或重构一维LWT小波系数函数 7

1.2.13劳伦矩阵类LM的构造器函数 8

1.2.14二维提升小波反变换函数 8

1.2.15提取或重构二维LWT小波系数函数 9

1.2.16劳伦多项类LP的构造器函数 9

1.2.17提供用于LWT的小波名信息函数 9

1.3 MATLAB提升小波函数应用 10

第2章 基于小波变换的阈值去噪与图像压缩算法 18

2.1小波分析在图像去噪中的应用 18

2.1.1阈值处理函数的选取 18

2.1.2阈值的选取 19

2.1.3小波分析的去噪步骤 19

2.1.4小波分析去噪MATLAB例程 20

2.2基于小波分析的图像压缩 25

2.2.1图像小波分解的特点 25

2.2.2小波零树和3方向跨频带矢量的分类 26

2.2.3基于小波变换的图像局部压缩 27

2.2.4小波变换用于图像压缩的一般方法 29

第3章 小波包算法分析与应用 39

3.1小波包与信号去噪 39

3.1.1基本原理 39

3.1.2 MATLAB例程分析 40

3.2小波包分析用于信号压缩 44

3.2.1基本原理 44

3.2.2 MATLAB例程分析 45

3.3小波包与图像边缘检测 48

3.3.1基本原理 48

3.3.2 MATLAB例程分析 48

第4章 小波快速算法设计原理与实现 50

4.1绪论 50

4.1.1概述 50

4.1.2傅里叶变换与小波变换的比较 51

4.1.3小波分析与多辨分析的历史 52

4.2从傅里叶变换到小波变换 53

4.2.1傅里叶变换 54

4.2.2短时傅里叶变换 54

4.2.3小波变换 55

4.3基于MATLAB的小波快速算法设计 58

4.3.1小波快速算法设计原理与步骤 58

4.3.2小波分解算法 59

4.3.3对称小波分解算法 59

4.3.4小波重构算法 60

4.3.5对称小波重构算法 61

4.3.6 MATLAB程序设计实现 61

第5章 利用小波变换对信号进行分析 73

5.1信号压缩 73

5.1.1信号压缩步骤 73

5.1.2信号压缩实例 73

5.2信号去噪 75

5.2.1信号去噪步骤 75

5.2.2信号去噪实例 76

5.3信号分析与检测 81

第6章 基于小波的间断点检测算法分析 94

6.1奇异性概念 94

6.2第一类间断点检测 95

6.3第二类间断点检测 100

6.4自相似检测 103

6.5信号的识别 105

第7章 图像的小波分解算法与实现 109

7.1图像的小波分解算法 109

7.2小波变换系数分析 111

7.3实验结果与分析 111

7.3.1小波变换的图像压缩 112

7.3.2 sym8小波对图像进行分解 114

7.3.3小波系数分布理论分析 120

第8章 提升小波变换的MATLAB实现 128

8.1 MATLAB一维提升小波变换 128

8.1.1一维信号压缩wdcbm函数应用 128

8.1.2一维信号压缩ddencmp函数应用 129

8.1.3信号去噪 131

8.1.4信号的提升分解 133

8.1.5信号的重构 136

8.2 MATLAB二维提升小波变换 141

8.2.1图像压缩wdcbm2函数应用 141

8.2.2图像压缩ddencmp函数应用 142

8.2.3图像去噪 144

8.2.4图像的提升分解 146

8.2.5图像的提升重构 150

第9章 基于小波变换的回归估计与实现 155

9.1密度估计 155

9.2回归估计 160

9.2.1回归模型 161

9.2.2基于小波变换的回归估计 161

9.2.3小波变换实现回归估计 163

第10章 信号的突变点检测算法分析与实现 167

10.1信号的突变性与小波变换 167

10.2信号的突变点检测原理 168

10.3实验结果与分析 169

10.3.1 Daubechies 5小波用于检测突变点 170

10.3.2 Daubechies 6小波用于检测突变点 172

第11章 图像边缘检测算法分析与实现 175

11.1多尺度边缘检测 175

11.2快速多尺度边缘检测算法 177

11.3实验结果与分析 178

第12章 二维小波变换的算法分析与实现 181

12.1 MATLAB的图像处理 181

12.1.1 MATLAB图像处理应用举例 181

12.1.2图像处理基本操作 183

12.1.3图像处理的高级应用 185

12.2图像的小波分解和重构算法 187

12.2.1二维小波变换及相应的快速算法 187

12.2.2小波分解和重构MATLAB例程 192

第13章 函数的奇异性与故障信号检测分析 195

13.1故障信号检测的理论分析 195

13.1.1函数的奇异性 195

13.1.2 Lipschitz指数分析 196

13.2实验结果与分析 198

13.2.1利用小波分析检测传感器故障 198

13.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响 202

13.3小波类型选择 207

第14章 利用提升小波算法实现多分辨分析 209

14.1小波分解与重构的多相位表示 210

14.2 Laurent多项式Euclidean算法 211

14.3改进的Laurent多项式Euclidean算法 212

14.4多相位矩阵的因子分解 215

14.5小波变换的提升实现的传统算法 219

14.6小波变换的提升实现的简化算法 220

14.7提升算法举例 221

14.8整数小波变换 225

第15章 基于小波的阈值去噪方法分析 227

15.1阈值去噪方法 227

15.2阈值风险 228

15.3实验结果与分析 229

15.3.1利用小波分析对含噪正弦波进行去噪 230

15.3.2小波分析对污染信号进行去噪处理 231

15.3.3利用软、硬阈值去噪 233

第16章 连续与离散小波算法分析与实现 235

16.1信号分解 235

16.1.1信号的连续小波分解 235

16.1.2信号的离散小波分解 242

16.2信号重构 246

16.2.1信号小波重构 246

16.2.2小波函数应用实例 252

第17章 小波包在时频分析案例中的应用 261

17.1小波包变换分析两个信号功率谱 261

17.2调频信号的小波包分析 268

17.3正弦信号的小波包分析 270

17.4 δ信号的小波包分析 272

17.5变频信号的小波包分析 274

第18章 小波在模态参数识别与化学中的应用 277

18.1小波在化学中的应用 277

18.2模态参数识别 281

18.2.1模态时频辨识方法 281

18.2.2小波脊线提取 282

18.2.3改进HHT瞬时特征分析 282

18.2.4模态参数识别的应用 282

第19章 小波变换图像测试分析 289

19.1小波变换对图像压缩的步骤 289

19.2实例说明 290

19.3输出结果与分析 290

19.4源程序 296

第20章 小波包分解与重构算法的应用 308

20.1小波包基本理论 308

20.1.1小波包理论分析 309

20.1.2小波包的性质 310

20.1.3小波包的空间分解 310

20.1.4小波包算法 311

20.2小波包函数用法 312

20.2.1一维小波包的分解函数 312

20.2.2一维小波包的重构函数 313

20.2.3二维小波包的分解函数 314

20.2.4二维小波包的重构函数 315

20.2.5重新组合小波包函数 317

20.2.6计算最佳树函数 319

20.2.7小波包分析函数 321

20.2.8更新小波包熵值函数 322

20.2.9计算小波包熵函数 323

20.2.10分割小波包函数 324

20.2.11计算完整最佳小波包树函数 325

20.2.12从小波包树中提取小波树函数 327

20.2.13剪切小波包分解树函数 328

20.2.14计算小波包系数函数 330

20.2.15 小波包分解系数的重构函数 331

第21章 多分辨分析及Mallat算法分析 336

21.1小波分析的基本理论 336

21.2连续小波变换 337

21.3离散小波变换 338

21.4多分辨分析及Mallat算法 338

21.5一维正交多分辨分析及Mallat算法 338

21.6紧支撑双正交小波基的构造 344

21.7第二代小波变换 347

第22章 小波变换及其MATLAB例程分析 353

22.1基于小波分析的图像平滑 353

22.1.1小波图像平滑的基本原理 353

22.1.2 MATLAB例程分析 353

22.2基于小波变换数字图像水印研究 354

22.2.1数字水印应具有的特点 355

22.2.2数字水印的基本理论框架 356

22.2.3数字水印技术需要解决的问题 357

22.2.4一种基于小波变换的数字水印方法 357

22.2.5 MATLAB例程分析 358

22.3小波分析与图像增强 362

22.3.1小波图像增强的基本方法 362

22.3.2图像增强的MATLAB例程 363

22.4小波分析与图像融合 368

22.4.1小波图像融合的基本原理 368

22.4.2 MATLAB例程分析 369

附录A MATLAB的程序设计及绘图功能 372

A.1 MATLAB程序设计原则 372

A.2 M文件 372

A.3 MATLAB的流程控制 375

A.4 MATLAB的二维绘图 384

附录B Fourier变换与MATLAB实现 397

B.1复数形式的Fourier级数及其MATLAB应用 397

B.2 Fourier变换的性质 401

附录C Fourier变换分析与实现 416

C.1 Fourier级数与Fourier变换 416

C.2三角级数 417

C.3以2π为周期函数的Fouri er级数 417

C.4 Founer变换 418

C.5 Fourier变换及MATLAB实现 419

C.6 MATLAB函数实现Fourier变换 420

C.7连续时间信号Fourier变换的数值计算 422

C.8信号的Fourier分解与合成MATLAB实现 423

附录D快速Fourier变换及其应用 429

D.1快速Fouri er变换及其MATLAB应用 429

D.2运用FFT进行简单滤波 438

D.3 FFT在工程分析中的应用 441

参考文献 449

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