《MATLAB小波分析超级学习手册》读书笔记模板

读书笔记模板MATLAB小波分析超级学习手册01思维导图读书笔记精彩摘录内容摘要目录分析作者介绍目录0305020406思维导图小波手册小波介绍学习信息方法理论小波小结第章函数实例信号应用滤波器分析基础设计本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要《MATLAB小波分析超级学习手册》对小波分析在MATLAB中的应用进行了详细的介绍，全书以小波为主题展开叙述，不仅对小波理论有详细的介绍，而且将理论与实际相结合，列举了数百个利用小波方法来处理信息的综合算例，这些算例均可在MATLABR2013a版本中运行。读书笔记读书笔记应用：1,密度估计。目录分析第1章MATLAB基础第2章MATLABGUI基础第3章小波分析基础第4章连续小波变换第5章离散小波变换第6章多分辨分析与MaIIat算法010302040506目录第7章小波基及其构造第8章小波包及其应用第9章小波分析用于信号滤波第10章小波分析用于信号去噪目录第11章小波分析用于信号压缩第12章小波分析用于信号识别与检测第13章小波分析用于图像去噪第14章小波分析用于图像压缩目录第15章小波分析用于图像增强第16章小波分析用于图像处理其他领域第17章小波分析用于样本估计参考文献文后12345目录第1章MATLAB基础1.1MATLAB简介1.2MATLAB组成结构1.3掌握MATLAB编程1.4数据类型1.5M文件1.6本章小结第2章MATLABGUI基础2.1句柄简介2.2图形用户界面2.3GUI设计编程2.4图形读者界面设计应用实例2.5本章小结第3章小波分析基础3.1一维傅立叶变换及其应用3.2二维傅立叶变换及其应用3.3Z变换及其应用3.4滤波器3.5本章小结第4章连续小波变换4.1小波分析简介4.2连续小波变换及其性质4.3连续小波变换的计算4.4本章小结第5章离散小波变换5.1离散小波变换及其逆变换5.2离散小波变换的计算5.3离散小波变换在MATLAB中的函数及应用5.4离散小波变换界面式应用5.5离散小波变换的综合演示实例5.6本章小结第6章多分辨分析与MaIIat算法6.1多分辨分析6.2双尺度方程及多分辨滤波器组6.3Mallat算法6.4离散序列的多分辨分析与正交小波变换6.5二维正交小波变换6.6本章小结第7章小波基及其构造7.1几种常用的小波7.2小波基的性质及其在MATLAB中的命名7.3小波基的构造7.4提升方案构造二代小波并实现7.5小波和尺度函数的提取及消失矩的作用7.6本章小结第8章小波包及其应用8.1小波包8.2一维小波包在MATLAB中的应用8.3二维小波包在MATLAB中的应用8.4小波包分析的综合应用实例8.5本章小结第9章小波分析用于信号滤波9.1小波滤波概述9.2滤波器9.3小波阈值滤波法9.4MATLAB中小波滤波函数及应用9.5重构滤波器组9.6小波滤波器构造MATLAB实例9.7小波阈值滤波器的设计9.8本章小结第10章小波分析用于信号去噪10.1信号去噪原理10.2MATLAB函数去噪10.3MATLAB一维小波工具箱去噪10.4小波去噪实例10.5基于小波变换的语音信号去噪10.6本章小结第11章小波分析用于信号压缩11.1信号压缩11.2MATLAB压缩函数11.3MATLAB一维小波工具箱压缩11.4小波压缩综合实例11.5本章小结第12章小波分析用于信号识别与检测12.1信号的奇异性检测理论12.2信号的间断点检测12.3信号的自相似检测12.4信号识别与信号提取12.5模态参数识别介绍12.6二维信号的边缘检测12.7本章小结第13章小波分析用于图像去噪13.1图像处理概述13.2小波用于图像去噪方法13.3MATLAB去噪函数13.4MATLAB二维小波工具箱去噪13.5小波图像去噪实例13.6本章小结第14章小波分析用于图像压缩14.1图像压缩介绍14.2基于DCT的图像压缩MATLAB仿真实现14.3基于小波压缩函数进行图像压缩14.4MATLAB二维小波工具箱压缩14.5利用小波分析进行图像压缩实例14.6本章小结第15章小波分析用于图像增强15.1图像增强技术15.2MATLAB图像增强函数及应用15.3小波分析用于图像增强15.4本章小结第16章小波分析用于图像处理其他领域16.1图像融合16.2图像分解16.3图像特征提取16.4本章小结第17章小波分析用于样本估计17.1小波分析用于密度估计17.2小波分析用于回归估计17.3本章小结精