本書是編者在10多年講授“小波分析與應(yīng)用”課程的基礎(chǔ)上編寫而成的。主要借助MATLAB軟件，對小波分析的主要框架進行直觀的講解，并以案例分析的方式，對其主要應(yīng)用領(lǐng)域進行探索與分析。
全書共10章，由基礎(chǔ)篇、應(yīng)用篇和綜合應(yīng)用提高篇三部分組成，每一章節(jié)都有若干案例，并配有可執(zhí)行的MATLAB程序，幫助讀者順利進入小波分析理論和應(yīng)用領(lǐng)域。如果在實現(xiàn)過程中有任何疑問，可以隨時在MATLAB中文論壇(www.ilovematlab.cn)與編者交流。本書主要內(nèi)容包括信號的讀取，頻譜分析的基本方法，多分辨率分析的基本框架，圖像去噪、增強、融合和壓縮的應(yīng)用，以及小波分析理論在數(shù)字水印、心電信號的識別與疾病分類和小偷相貌識別等方面的應(yīng)用。
本書可作為小波分析領(lǐng)域的入門書籍，本科生大學(xué)三年級以上可以獨立研讀，書中案例的延伸可供本科生畢業(yè)設(shè)計或研究生課題研究參考，還可供高等學(xué)校有關(guān)專業(yè)學(xué)生、教師以及廣大科技人員參考。
全書所有知識點的講解通俗易懂，30個貼近生活又具有一定代表性的實例助讀者學(xué)習(xí)并應(yīng)用MATLAB和小波分析的相關(guān)知識。本書在MATLAB中文論壇有專門的“在線交流”平臺(www.ilovematlab.cn/forum-253-1.html)，讀者在學(xué)習(xí)過程中遇到問題，不妨過來跟崔麗老師交流交流。
崔麗，理學(xué)博士，現(xiàn)任北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院副教授。1996年被保送入吉林大學(xué)數(shù)學(xué)系基地班學(xué)習(xí)，本碩博連讀，師從計算數(shù)學(xué)逼近論專家周蘊時教授。2002年在中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所進行客座學(xué)習(xí)，師從圖形圖像學(xué)領(lǐng)域?qū)＜依钊A研究員。于2004年畢業(yè)獲得博士學(xué)位，同年進入北京師范大學(xué)任教。
在教學(xué)崗位工作13年，主要講授數(shù)學(xué)建模和小波分析的本科課程。在教學(xué)過程中，積極指導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用MATLAB軟件解決實際問題。參與全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽組委會工作，引導(dǎo)本科生開展科學(xué)研究。從教以來，指導(dǎo)本科生完成科研課題二十余項，發(fā)表科研論文數(shù)篇，參與編寫教材《數(shù)學(xué)建模實驗》。在科研方面，從事小波分析的理論和應(yīng)用研究，在圖像處理和三維模型分析領(lǐng)域有一定的貢獻。主持國家自然科學(xué)基金項目，發(fā)表學(xué)術(shù)論文近30篇。2015—2016年獲得國家基金委和北京師范大學(xué)聯(lián)合資助，訪問美國紐約石溪大學(xué)計算機科學(xué)系，與計算共形幾何創(chuàng)始人顧險峰教授進行合作研究，開展傳輸理論和應(yīng)用的探索。
基 礎(chǔ) 篇
第1章預(yù)備知識3
1.1生活中的信號分類3
1.2信號的讀取和輸出3
1.2.1音頻信號的讀取4
1.2.2圖像讀取5
1.2.3視頻讀取6
1.3案例1：圖像的類型轉(zhuǎn)換9
第2章頻譜分析15
2.1引言15
2.2Fourier變換15
2.2.1基本性質(zhì)和計算16
2.2.2由Fourier分析得到頻譜特征16
2.3Gabor變換——窗口Fourier變換18
2.3.1基本性質(zhì)和計算18
2.3.2Gabor變換下的平面頻譜18
2.4連續(xù)小波變換20
2.4.1基本性質(zhì)和計算21
2.4.2連續(xù)小波變換的頻譜特征22
2.5離散小波變換23
2.6案例2：音頻信號的頻譜特征提取26
第3章小波分析32
3.1引言32
3.2多分辨率分析32
3.2.1概念解析32
3.2.2尺度函數(shù)和小波函數(shù)的關(guān)系——雙尺度方程33
3.2.3濾波器本質(zhì)34
3.2.4二維正交多分辨率分析35
3.2.5案例3：基本濾波器效果對比38
3.3小波函數(shù)構(gòu)造45
3.3.1小波函數(shù)空間解析45
3.3.2小波函數(shù)的構(gòu)造方法46
3.3.3案例4：緊支集小波構(gòu)造50
3.3.4案例5：基本小波構(gòu)造方法實現(xiàn)57
3.4Mallat算法62
3.4.1分解重構(gòu)快速算法63
3.4.2初值的選取64
3.4.3多孔算法65
3.4.4案例6：分解和重構(gòu)算法實現(xiàn)66
3.4.5案例7：信號的分解和重構(gòu)69
3.4.6案例8：圖像的分解和重構(gòu)74
3.5雙正交多分辨率分析81
3.5.1概念解析81
3.5.2雙正交濾波器82
3.5.3雙正交小波構(gòu)造82
3.5.4雙正交Mallat算法85
3.5.5案例9：雙正交對稱小波構(gòu)造實現(xiàn)85
應(yīng) 用 篇
第4章圖像去噪93
4.1噪聲概述93
4.1.1噪聲分類93
4.1.2噪聲特點94
4.1.3噪聲模型的參數(shù)估計97
4.1.4圖像相似度評價法99
4.2案例10：基于小波的去噪方法101
4.2.1模極大值去噪法101
4.2.2閾值去噪法107
4.2.3相關(guān)性去噪法112
4.3案例11：夜間照片的去噪114
第5章圖像增強120
5.1圖像分析120
5.2案例12：基于小波塔式分解的圖像增強124
5.3案例13：基于離散小波變換的圖像增強127
5.4案例14：圖像放大138
5.5案例15：老照片圖像的增強和放大142
第6章圖像融合144
6.1圖像分析——融合前處理144
6.1.1融合目的分析144
6.1.2圖像大小調(diào)整151
6.1.3融合定位155
6.2案例16：基于小波分析的圖像融合161
6.2.1圖像小波融合的一般過程161
6.2.2融合決策函數(shù)163
6.2.3圖像融合效果的定量評價165
6.3案例17：葉子多光譜圖像融合169
6.4案例18：圖像拼接融合177
6.5案例19：藝術(shù)照片制作182
第7章圖像壓縮186
7.1信息熵與壓縮比186
7.2案例20：基于小波的圖像壓縮187
7.2.1小波系數(shù)分析187
7.2.2小波壓縮過程和系數(shù)編碼方式190
7.2.3基于小波系數(shù)4叉樹結(jié)構(gòu)的嵌入式零樹小波編碼190
7.2.4圖像壓縮實現(xiàn)206
7.3案例21：證件照片壓縮210
綜合應(yīng)用提高篇
第8章數(shù)字水印217
8.1引言217
8.2數(shù)字水印載體和數(shù)字水印分析218
8.2.1熵信息計算218
8.2.2確定水印嵌入的位置221
8.3案例 22：基于小波的水印嵌入算法和檢測算法223
8.3.1DU方法223
8.3.2TU方法227
8.3.3帶密鑰的數(shù)字水印方法233
8.4案例23：水印魯棒性檢測239
8.4.1抗剪切性239
8.4.2抗旋轉(zhuǎn)241
8.4.3抗重采樣242
8.4.4其他檢測方法244
8.5案例24：圖像中加入音頻水印246
8.6案例25：混沌序列置亂水印的魯棒性攻擊251
第9章心電信號小波特征提取和對應(yīng)疾病識別262
9.1引言263
9.2心電信號的獲取264
9.3案例26：心電信號去噪270
9.4案例27：心電信號特征提取和疾病識別271
9.4.1心律不齊、心動過緩與心動過速273
9.4.2R波時長與左心室肥大277
9.4.3Q波時長與心肌梗死280
第10章小偷體貌識別284
10.1引言284
10.2小偷定位285
10.3案例28：包的比對286
10.4案例29：小偷特征圖像獲取291
10.4.1去除遮擋291
10.4.2圖像放大與增強295
10.4.3圖像去噪299
10.5案例30：小偷身高呈現(xiàn)300
參考文獻306
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33872873114下單時間：2016-06-21 04:09:40
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書上自帶二維碼不要下載程序了，去配套論壇里面有相應(yīng)版塊
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