前言<br>常用数学符号<br>第1篇 基础理论<br>第1章 从Fourier变换到小波变换<br>1.1 Fourier变换及其特点<br>1.2 短时Fourier变换及其特点<br>1.3 Heisenberg测不准原理<br>1.4 小波框架理论<br>1.4.1 框架的泛函理论基础<br>1.4.2 框架的定义<br>1.4.3 小波框架<br>1.5 小波变换和STFT的比较分析<br>1.5.1 变换核在时域和频域的特性比较<br>1.5.2 状态空间特性分析<br>第2章 小波变换及多分辨率分析<br>2.1 小波变换<br>2.2 连续小波变换<br>2.3 离散小波变换<br>2.4 二维小波变换<br>2.5 多分辨率分析<br>2.6 离散快速正交小波变换——Mallat算法<br>第3章 小波基的构造<br>3.1 正交小波基的构造<br>3.1.1 双尺度差分方程<br>3.1.2 正交小波基的构造<br>3.2 紧支集正交小波基的构造<br>3.2.1 由双尺度差分方程得到尺度函数的方法<br>3.2.2 紧支正交小波的构造方法<br>3.3 双正交小波基的构造<br>3.4 基于局部正弦和余弦基的光滑小波构造方法<br>第1篇参考文献<br>第2篇 演进发展<br>第4章 小波包<br>4.1 小波包分解<br>4.1.1 小波包的定义<br>4.1.2 小波包的性质<br>4.1.3 小波包正交分解<br>4.1.4 小波包算法<br>4.2 代价函数<br>第5章 第二代小波变换<br>5.1 Harr小波<br>5.2 基于提升方案的小波变换<br>5.2.1 提升小波变换概述<br>5.2.2 提升小波变换<br>5.2.3 提升小波逆变换<br>5.2.4 提升小波变换举例<br>5.2.5 提升算法<br>5.3 线性小波变换<br>第6章 多小波<br>6.1 多小波基本理论<br>6.1.1 多小波的多分辨分析<br>6.1.2 多小波的性质<br>6.1.3 多小波的分解与重构<br>6.2 多小波的构造<br>6.2.1 GHM多小波的构造<br>6.2.2 Chui多小波的构造<br>6.2.3 Hermite三次B样条多小波的构造<br>6.3 多小波的应用<br>第7章 复小波<br>7.1 复小波和滤波器组<br>7.2 对称复小波的条件<br>7.3 几种复小波<br>第8章 球面小波<br>8.1 球面小波多分辨分析理论<br>8.2 球面上的小波<br>8.2.1 球面上的逼近算子<br>8.2.2 球面上的小波<br>8.3 球面小波算法及实现<br>8.3.1 直接算法<br>8.3.2 半快速算法<br>8.3.3 快速方向性算法<br>8.4 球面小波的应用<br>第9章 多尺度几何分析<br>9.1 多尺度边缘检测介绍<br>9.1.1 边缘的定义<br>9.1.2 不连续点<br>9.2 Curvelet变换<br>9.3 分析和总结<br>第2篇参考文献<br>第3篇 典型应用<br>第10章 指纹与小波<br>10.1 指纹<br>10.2 小波变换<br>10.3 用小波变换进行指纹识别<br>10.4 指纹技术<br>第11章 小波域的数字水印<br>11.1 什么是水印<br>11.2 数字水印的难点<br>11.3 当前的数字水印方法<br>11.3.1 DCT域水印<br>11.3.2 DWT域水印<br>11.4 小波域内的数字水印<br>11.4.1 Delware大学提出的方法<br>11.4.2 Toronto大学提出的方法<br>11.4.3 WaveMark<br>第12章 小波去噪<br>12.1 传统去噪与小波去噪<br>12.2 小波去噪<br>12.2.1 小波去噪原理<br>12.2.2 阈值化方法<br>12.2.3 常用阈值<br>12.3 比例萎缩去噪方法<br>12.4 相关法去噪<br>第13章 压缩技术<br>13.1 研究课题的意义<br>13.2 二维离散小波变换<br>13.2.1 二维小波的构造<br>13.2.2 二维小波变换的实现<br>13.2.3 二维图像小波变换的分解和重构<br>13.3 小波变换编码<br>13.3.1 图像编码简介<br>13.3.2 嵌入式零树小波编码算法（EZW）<br>13.3.3 EZW解码<br>13.3.3 多级树集合分裂算法（SPIHT）<br>第3篇参考文献<br>附录1 数学知识补充<br>附录2 小波分析工具箱函数
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