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书名:MATLAB小波分析与应用：30个案例分析

定价：46.00元

作者:崔丽

出版社：北京航空航天大学

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787512421394

字数：506千字

页码：307

版次：22002

装帧：平装

开本：16开

基础篇
第1章 预备知识
1.1 生活中的信号分类
1.2 信号的读取和输出
1.2.1 音频信号的读取
1.2.2 图像读取
1.2.3 视频读取
1.3 案例1：图像的类型转换
第2章 频谱分析
2.1 引言
2.2 Fourier变换
2.2.1 基本性质和计算
2.2.2 由Fourier分析得到频谱特征
2.3 Gabor变换——窗口Fourier变换
2.3.1 基本性质和计算
2.3.2 Gabor变换下的平面频谱
2.4 连续小波变换
2.4.1 基本性质和计算
2.4.2 连续小波变换的频谱特征
2.5 离散小波变换
2.6 案例2：音频信号的频谱特征提取
第3章 小波分析
3.1 引言
3.2 多分辨率分析
3.2.1 概念解析
3.2.2 尺度函数和小波函数的关系——双尺度方程
3.2.3 滤波器本质
3.2.4 二维正交多分辨率分析
3.2.5 案例3：基本滤波器效果对比
3.3 小波函数构造
3.3.1 小波函数空间解析
3.3.2 小波函数的构造方法
3.3.3 案例4：紧支集小波构造
3.3.4 案例5：基本小波构造方法实现
3.4 Mallat算法
3.4.1 分解重构快速算法
3.4.2 初值的选取
3.4.3 多孔算法
3.4.4 案例6：分解和重构算法实现
3.4.5 案例7：信号的分解和重构
3.4.6 案例8：图像的分解和重构
3.5 双正交多分辨率分析
3.5.1 概念解析
3.5.2 双正交滤波器
3.5.3 双正交小波构造
3.5.4 双正交Mallat算法
3.5.5 案例9：双正交对称小波构造实现

应用篇
第4章 图像去噪
4.1 噪声概述
4.1.1 噪声分类
4.1.2 噪声特点
4.1.3 噪声模型的参数估计
4.1.4 图像相似度评价法
4.2 案例10：基于小波的去噪方法
4.2.1 模极大值去噪法
4.2.2 阈值去噪法
4.2.3 相关性去噪法
4.3 案例11：夜间照片的去噪
第5章 图像增强
5.1 图像分析
5.2 案例12：基于小波塔式分解的图像增强
5.3 案例13：基于离散小波变换的图像增强
5.4 案例14：图像放大
5.5 案例15：老照片图像的增强和放大
第6章 图像融合
6.1 图像分析——融合前处理
6.1.1 融合目的分析
6.1.2 图像大小调整
6.1.3 融合定位
6.2 案例16：基于小波分析的图像融合
6.2.1 图像小波融合的一般过程
6.2.2 融合决策函数
6.2.3 图像融合效果的定量评价
6.3 案例17：叶子多光谱图像融合
6.4 案例18：图像拼接融合
6.5 案例19：艺术照片制作
第7章 图像压缩
7.1 信息熵与压缩比
7.2 案例20：基于小波的图像压缩
7.2.1 小波系数分析
7.2.2 小波压缩过程和系数编码方式
7.2.3 基于小波系数4叉树结构的嵌入式零树小波编码
7.2.4 图像压缩实现
7.3 案例21：证件照片压缩

综合应用提高篇
第8章 数字水印
8.1 引言
8.2 数字水印载体和数字水印分析
8.2.1 熵信息计算
8.2.2 确定水印嵌入的位置
8.3 案例 22：基于小波的水印嵌入算法和检测算法
8.3.1 DU方法
8.3.2 TU方法
8.3.3 带密钥的数字水印方法
8.4 案例23：水印鲁棒性检测
8.4.1 抗剪切性
8.4.2 抗旋转
8.4.3 抗重采样
8.4.4 其他检测方法
8.5 案例24：图像中加入音频水印
8.6 案例25：混沌序列置乱水印的鲁棒性攻击
第9章 心电信号小波特征提取和对应疾病识别
9.1 引言
9.2 心电信号的获取
9.3 案例26：心电信号去噪
9.4 案例27：心电信号特征提取和疾病识别
9.4.1 心律不齐、心动过缓与心动过速
9.4.2 R波时长与左心室肥大
9.4.3 Q波时长与心肌梗死
**0章 小偷体貌识别
10.1 引言
10.2 小偷定位
10.3 案例28：包的比对
10.4 案例29：小偷特征图像获取
10.4.1 去除遮挡
10.4.2 图像放大与增强
10.4.3 图像去噪
10.5 案例30：小偷身高呈现
参考文献

本书是编者在10多年讲授“小波分析与应用”课程的基础上编写而成的。主要借助MATLAB软件，对小波分析的主要框架进行直观的讲解，并以案例分析的方式，对其主要应用领域进行探索与分析。

全书共10章，由基础篇、应用篇和综合应用提高篇三部分组成，每一章节都有若干案例，并配有可执行的MATLAB程序，帮助读者顺利进入小波分析理论和应用领域。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛(www.ilovematlab.cn)与编者交流。本书主要内容括信号的读取，频谱分析的基本方法，多分辨率分析的基本框架，图像去噪、增强、融合和压缩的应用，以及小波分析理论在数字水印、心电信号的识别与疾病分类和小偷相貌识别等方面的应用。

本书可作为小波分析领域的入门书籍，本科生大学三年级以上可以独立研读，书中案例的延伸可供本科生毕业设计或研究生课题研究参考，还可供高等学校有关学生、教师以及广大科技人员参考。

崔丽，理学博士，现任北京师范大学数学科学学院副教授。1996年被保送入吉林大学数学系基地班学习，本硕博连读，师从计算数学逼近论专家周蕴时教授。2002年在中国科学院计算技术研究所进行客座学习，师从图形图像学领域专家李华研究员。于2004年毕业获得博士学位，同年进入北京师范大学任教。

在教学岗位工作13年，主要讲授数学建模和小波分析的本科课程。在教学过程中，积极指导学生应用MATLAB软件解决实际问题。参与全国大学生数学建模竞赛组委会工作，引导本科生开展科学研究。从教以来，指导本科生完成科研课题二十余项，发表科研论文数篇，参与编写教材《数学建模实验》。在科研方面，从事小波分析的理论和应用研究，在图像处理和三维模型分析领域有的贡献。主持国家自然科学基金项目，发表学术论文近30篇。2015—2016年获得国家基金委和北京师范大学联合，访问美国纽约石溪大学计算机科学系，与计算共形几何创始人顾险峰教授进行合作研究，开展*传输理论和应用的探索。