第1章　MATLAB基礎(chǔ)　
1.1　MATLAB簡(jiǎn)介　
1.2　MATLAB組成結(jié)構(gòu)　
1.2.1　目錄結(jié)構(gòu)　
1.2.2　工作環(huán)境　
1.2.3　系統(tǒng)幫助　
1.3　掌握MATLAB編程　
1.3.1　通用命令　
1.3.2　演示示例　
1.3.3　編程語句　
1.4　數(shù)據(jù)類型　
1.4.1　整數(shù)數(shù)據(jù)類型　
1.4.2　浮點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)類型　
1.4.3　字符串　
1.4.4　邏輯運(yùn)算符　 第1章　MATLAB基礎(chǔ)　
1.1　MATLAB簡(jiǎn)介　
1.2　MATLAB組成結(jié)構(gòu)　
1.2.1　目錄結(jié)構(gòu)　
1.2.2　工作環(huán)境　
1.2.3　系統(tǒng)幫助　
1.3　掌握MATLAB編程　
1.3.1　通用命令　
1.3.2　演示示例　
1.3.3　編程語句　
1.4　數(shù)據(jù)類型　
1.4.1　整數(shù)數(shù)據(jù)類型　
1.4.2　浮點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù)類型　
1.4.3　字符串　
1.4.4　邏輯運(yùn)算符　
1.4.5　單元數(shù)組類型　
1.4.6　結(jié)構(gòu)體　
1.4.7　函數(shù)句柄　
1.5　M文件　
1.5.1　腳本　
1.5.2　M函數(shù)　
1.6　本章小結(jié)　
第2章　MATLAB GUI基礎(chǔ)　
2.1　句柄簡(jiǎn)介　
2.1.1　對(duì)象句柄　
2.1.2　對(duì)象屬性　
2.1.3　get和set　
2.1.4　查找對(duì)象　
2.1.5　用鼠標(biāo)選擇對(duì)象　
2.1.6　位置和單位屬性　
2.2　圖形用戶界面　
2.2.1　圖形用戶界面簡(jiǎn)介　
2.2.2　預(yù)定義對(duì)話框　
2.2.3　M文件對(duì)話框　
2.2.4　對(duì)話框小結(jié)　
2.2.5　GUI對(duì)象層次結(jié)構(gòu)　
2.2.6　GUI創(chuàng)建的基本步驟　
2.2.7　GUI對(duì)象的大小和位置　
2.2.8　捕獲鼠標(biāo)動(dòng)作　
2.2.9　事件隊(duì)列　
2.2.10　回調(diào)編程　
2.2.11　M文件示例　
2.3　GUI設(shè)計(jì)編程　
2.3.1　M文件以及GUI數(shù)據(jù)管理　
2.3.2　回調(diào)函數(shù)的使用方法　
2.3.3　圖形窗口的行為控制　
2.4　圖形讀者界面設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例　
2.4.1　數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)換　
2.4.2　繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)　
2.5　本章小結(jié)　
第3章　小波分析基礎(chǔ)　
3.1　一維傅立葉變換及其應(yīng)用　
3.1.1　一維傅立葉變換　
3.1.2　一維離散傅立葉級(jí)數(shù)　
3.1.3　一維離散傅立葉變換及應(yīng)用　
3.1.4　一維快速傅立葉變換及應(yīng)用　
3.2　二維傅立葉變換及其應(yīng)用　
3.3　Z變換及其應(yīng)用　
3.4　濾波器　
3.4.1　連續(xù)濾波器　
3.4.2　數(shù)字濾波器及其應(yīng)用　
3.4.3　濾波器設(shè)計(jì)與分析　
3.5　本章小結(jié)　
第4章　連續(xù)小波變換　
4.1　小波分析簡(jiǎn)介　
4.1.1　小波分析發(fā)展概述　
4.1.2　小波分析優(yōu)缺點(diǎn)　
4.2　連續(xù)小波變換及其性質(zhì)　
4.2.1　短時(shí)傅立葉變換　
4.2.2　一維連續(xù)小波變換　
4.2.3　高維連續(xù)小波變換　
4.3　連續(xù)小波變換的計(jì)算　
4.3.1　如何計(jì)算連續(xù)小波變換　
4.3.2　連續(xù)小波變換的應(yīng)用　
4.3.3　連續(xù)小波界面式應(yīng)用實(shí)例　
4.3.4　連續(xù)小波反變換的應(yīng)用　
4.4　本章小結(jié)　
第5章　離散小波變換　
5.1　離散小波變換及其逆變換　
5.1.1　一維離散小波變換　
5.1.2　小波框架　
5.1.3　離散小波變換的逆變換　
5.1.4　二進(jìn)小波變換及其逆變換　
5.2　離散小波變換的計(jì)算　
5.2.1　離散小波變換計(jì)算過程　
5.2.2　一維離散小波變換算法　
5.3　離散小波變換在MATLAB中的函數(shù)及應(yīng)用　
5.3.1　一維離散小波變換函數(shù)　
5.3.2　一維離散小波逆變換函數(shù)　
5.3.3　二維離散小波變換函數(shù)　
5.3.4　二維離散小波逆變換函數(shù)　
5.4　離散小波變換界面式應(yīng)用　
5.4.1　一維離散小波界面式應(yīng)用實(shí)例　
5.4.2　二維離散小波界面式應(yīng)用實(shí)例　
5.5　離散小波變換的綜合演示實(shí)例　
5.6　本章小結(jié)　
第6章　多分辨分析與Mallat算法　
6.1　多分辨分析　
6.1.1　多分辨分析理論　
6.1.2　幾種常見的正交小波基　
6.1.3　尺度函數(shù)和小波函數(shù)性質(zhì)　
6.2　雙尺度方程及多分辨濾波器組　
6.2.1　雙尺度方程　
6.2.2　濾波器組系數(shù)h0(n)和h1(n)的性質(zhì)　
6.3　Mallat算法　
6.3.1　一維Mallat算法　
6.3.2　二維Mallat算法　
6.3.3　Mallat算法在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)　
6.3.4　Mallat算法在MATLAB中的應(yīng)用　
6.4　離散序列的多分辨分析與正交小波變換　
6.4.1　離散序列的小波分解　
6.4.2　離散序列的小波重構(gòu)　
6.5　二維正交小波變換　
6.5.1　L2(R2)空間的兩種正交小波基　
6.5.2　正方塊二維正交小波變換的快速算法　
6.6　本章小結(jié)　
第7章　小波基及其構(gòu)造　
7.1　幾種常用的小波　
7.1.1　Haar小波　
7.1.2　Daubechies(dbN)小波系　
7.1.3　雙正交小波Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系　
7.1.4　Coiflet(coifN)小波系　
7.1.5　SymletsA(symN)小波系　
7.1.6　Morlet(morl)小波　
7.1.7　MexicanHat(mexh)小波　
7.1.8　Meyer函數(shù)　
7.2　小波基的性質(zhì)及其在MATLAB中的命名　
7.3　小波基的構(gòu)造　
7.3.1　由尺度函數(shù)構(gòu)造正交小波基　
7.3.2　緊支集正交小波基的性質(zhì)和構(gòu)造　
7.3.3　實(shí)現(xiàn)小波基的構(gòu)造　
7.4　提升方案構(gòu)造二代小波并實(shí)現(xiàn)　
7.4.1　提升方案的基本原理　
7.4.2　提升法實(shí)現(xiàn)第二代小波變換　
7.4.3　提升方法實(shí)現(xiàn)圖像的分解與重構(gòu)　
7.5　小波和尺度函數(shù)的提取及消失矩的作用　
7.6　本章小結(jié)　
第8章　小波包及其應(yīng)用　
8.1　小波包　
8.1.1　小波包的定義　
8.1.2　小波包的性質(zhì)　
8.1.3　小波包的空間分解　
8.1.4　小波包算法　
8.2　一維小波包在MATLAB中的應(yīng)用　
8.2.1　一維小波包函數(shù)　
8.2.2　一維小波包界面式應(yīng)用——信號(hào)壓縮　
8.2.3　一維小波包界面式應(yīng)用——信號(hào)去噪　
8.3　二維小波包在MATLAB中的應(yīng)用　
8.3.1　二維小波包函數(shù)　
8.3.2　二維小波包界面式應(yīng)用——圖像壓縮　
8.3.3　二維小波包界面式應(yīng)用——圖像去噪　
8.4　小波包分析的綜合應(yīng)用實(shí)例　
8.5　本章小結(jié)　
第9章　小波分析用于信號(hào)濾波　
9.1　小波濾波概述　
9.1.1　小波濾波的原理　
9.1.2　小波域的三種濾波法　
9.2　濾波器　
9.2.1　陷波濾波器　
9.2.2　單陷波濾波器　
9.2.3　多頻率陷波濾波器　
9.3　小波閾值濾波法　
9.3.1　閾值的幾種形式　
9.3.2　閾值函數(shù)數(shù)學(xué)表達(dá)式　
9.3.3　幾種改進(jìn)的閾值函數(shù)　
9.4　MATLAB中小波濾波函數(shù)及應(yīng)用　
9.4.1　MATLAB小波濾波函數(shù)介紹　
9.4.2　小波濾波器應(yīng)用　
9.5　重構(gòu)濾波器組　
9.5.1　完全重構(gòu)濾波器組　
9.5.2　完全重構(gòu)濾波器組的濾波效應(yīng)　
9.6　小波濾波器構(gòu)造MATLAB實(shí)例　
9.7　小波閾值濾波器的設(shè)計(jì)　
9.7.1　設(shè)計(jì)目標(biāo)　
9.7.2　子模塊設(shè)計(jì)　
9.7.3　濾波器模塊　
9.7.4　系數(shù)處理模塊　
9.8　本章小結(jié)　
第10章　小波分析用于信號(hào)去噪　
10.1　信號(hào)去噪原理　
10.1.1　小波去噪概述　
10.1.2　基于模極大值去噪法　
10.1.3　小波閾值去噪　
10.1.4　平移不變量法　
10.1.5　其他方法　
10.1.6　閾值的選取　
10.1.7　現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)　
10.1.8　小波去噪的基本原理　
10.1.9　各種小波變換在小波去噪中的應(yīng)用　
10.2　MATLAB函數(shù)去噪　
10.2.1　一維小波分析進(jìn)行信號(hào)去噪　
10.2.2　閾值選取規(guī)則　
10.2.3　對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的去噪　
10.2.4　小波包分析進(jìn)行信號(hào)去噪　
10.3　MATLAB一維小波工具箱去噪　
10.3.1　一維離散小波界面式去噪　
10.3.2　一維小波包界面式去噪　
10.4　小波去噪實(shí)例　
10.5　基于小波變換的語音信號(hào)去噪　
10.5.1　語音信號(hào)去噪　
10.5.2　語音質(zhì)量的評(píng)價(jià)　
10.5.3　小波變換的語音去噪實(shí)例　
10.6　本章小結(jié)　
第11章　小波分析用于信號(hào)壓縮　
11.1　信號(hào)壓縮　
11.1.1　小波壓縮概述　
11.1.2　一維小波分析進(jìn)行壓縮的原理　
11.1.3　小波壓縮實(shí)現(xiàn)方法　
11.2　MATLAB壓縮函數(shù)　
11.2.1　一維小波分析進(jìn)行信號(hào)壓縮　
11.2.2　小波包分析進(jìn)行信號(hào)壓縮　
11.3　MATLAB一維小波工具箱壓縮　
11.3.1 一維離散小波界面式壓縮　
11.3.2　一維小波包界面式壓縮　
11.4　小波壓縮綜合實(shí)例　
11.5　本章小結(jié)　
第12章　小波分析用于信號(hào)識(shí)別與檢測(cè)　
12.1　信號(hào)的奇異性檢測(cè)理論　
12.1.1　信號(hào)奇異性概念　
12.1.2　Fourier變換與信號(hào)奇異性的關(guān)系　
12.1.3　小波變換與信號(hào)的奇異性　
12.1.4　小波變換模極大值點(diǎn)同信號(hào)突變點(diǎn)之間的關(guān)系　
12.1.5　信號(hào)與噪聲的小波變換特性　
12.2　信號(hào)的間斷點(diǎn)檢測(cè)　
12.2.1　第一類間斷點(diǎn)檢測(cè)　
12.2.2　第二類間斷點(diǎn)檢測(cè)　
12.3　信號(hào)的自相似檢測(cè)　
12.4　信號(hào)識(shí)別與信號(hào)提取　
12.4.1　信號(hào)發(fā)展趨勢(shì)的識(shí)別　
12.4.2　某一頻率區(qū)間上信號(hào)的識(shí)別　
12.4.3　信號(hào)的特征提取　
12.5　模態(tài)參數(shù)識(shí)別介紹　
12.5.1　模態(tài)分析的時(shí)頻辨識(shí)方法概述　
12.5.2　信號(hào)的小波脊提取及計(jì)算方法　
12.5.3　基于小波包和改進(jìn)HHT的瞬時(shí)特征分析　
12.5.4　模態(tài)參數(shù)識(shí)別的應(yīng)用　
12.6　二維信號(hào)的邊緣檢測(cè)　
12.7　本章小結(jié)　
第13章　小波分析用于圖像去噪　
13.1　圖像處理概述　
13.1.1　常用圖像格式　
13.1.2　圖像類型　
13.1.3　圖像類型轉(zhuǎn)換　
13.1.4　圖像顯示　
13.2　小波用于圖像去噪方法　
13.2.1　圖像噪聲概述　
13.2.2　圖像去噪方法概述　
13.2.3　圖像去噪現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)　
13.2.4　圖像去噪質(zhì)量的評(píng)價(jià)　
13.3　MATLAB去噪函數(shù)　
13.3.1　基于去噪函數(shù)進(jìn)行圖像去噪　
13.3.2　基于小波變換進(jìn)行圖像去噪　
13.3.3　基于閾值法進(jìn)行圖像去噪　
13.3.4　基于小波包分析進(jìn)行圖像去噪　
13.4　MATLAB二維小波工具箱去噪　
13.4.1　二維離散小波界面式去噪　
13.4.2　二維小波包界面式去噪　
13.5　小波圖像去噪實(shí)例　
13.6　本章小結(jié)　
第14章　小波分析用于圖像壓縮　
14.1　圖像壓縮介紹　
14.1.1　數(shù)據(jù)冗余　
14.1.2　變換編碼　
14.1.3　圖像壓縮模型　
14.1.4　圖像壓縮技術(shù)　
14.1.5　JPEG 2000壓縮算法　
14.1.6　JPEG與JPEG 2000的區(qū)別　
14.1.7　基于DCT的JPEG圖像壓縮編碼　
14.2　基于DCT的圖像壓縮MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)　
14.2.1　數(shù)字圖像文件的讀寫　
14.2.2　程序流程圖　
14.2.3　DCT變換的編程實(shí)現(xiàn)　
14.3　基于小波壓縮函數(shù)進(jìn)行圖像壓縮　
14.3.1　小波變換壓縮函數(shù)的應(yīng)用實(shí)例　
14.3.2　基于小波包變換的圖像壓縮　
14.4　MATLAB二維小波工具箱壓縮　
14.4.1　二維離散小波界面式壓縮　
14.4.2　二維小波包界面式壓縮　
14.5　利用小波分析進(jìn)行圖像壓縮實(shí)例　
14.6　本章小結(jié)　
第15章　小波分析用于圖像增強(qiáng)　
15.1　圖像增強(qiáng)技術(shù)　
15.1.1　濾波增強(qiáng)　
15.1.2　濾波器　
15.2　MATLAB圖像增強(qiáng)函數(shù)及應(yīng)用　
15.2.1　圖像增強(qiáng)函數(shù)　
15.2.2　MATLAB應(yīng)用于數(shù)字圖像增強(qiáng)和濾波　
15.3　小波分析用于圖像增強(qiáng)　
15.3.1　圖像增強(qiáng)問題描述　
15.3.2　基于小波分析的圖像鈍化實(shí)現(xiàn)　
15.3.3　基于小波分析的圖像銳化實(shí)現(xiàn)　
15.3.4　基于小波分析的圖像增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)　
15.3.5　基于小波分析的圖像平滑實(shí)現(xiàn)　
15.4　本章小結(jié)　
第16章　小波分析用于圖像處理其他領(lǐng)域　
16.1　圖像融合　
16.1.1　小波分析用于圖像融合的方法　
16.1.2　融合規(guī)則和融合算子　
16.1.3　小波包圖像融合　
16.1.4　小波框架圖像融合　
16.1.5　多小波圖像融合　
16.1.6　小波分析用于圖像融合的實(shí)例　
16.2　圖像分解　
16.3　圖像特征提取　
16.4　本章小結(jié)　
第17章　小波分析用于樣本估計(jì)　
17.1　小波分析用于密度估計(jì)　
17.1.1　密度估計(jì)　
17.1.2　小波變換進(jìn)行密度估計(jì)的基本原理　
17.1.3　小波變換進(jìn)行密度估計(jì)界面工具的使用　
17.2　小波分析用于回歸估計(jì)　
17.2.1　回歸估計(jì)　
17.2.2　小波變換進(jìn)行回歸估計(jì)的基本原理　
17.2.3　小波變換進(jìn)行回歸估計(jì)界面工具的使用　
17.3　本章小結(jié)　
參考文獻(xiàn)