小波去噪方法在光谱数据处理中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·光谱测量数据去噪技术现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 小波分析去噪理论基础 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·傅里叶变换和小波分析 | 第12-15页 |
| ·傅里叶变换 | 第12-13页 |
| ·短时 Fourier 变换 | 第13-14页 |
| ·从傅里叶变换到小波分析 | 第14-15页 |
| ·连续小波变换 | 第15-18页 |
| ·连续小波变换的定义 | 第15-16页 |
| ·连续小波变换的性质 | 第16-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18-19页 |
| ·离散小波变换的定义 | 第18-19页 |
| ·尺度和位移的离散化方法 | 第19页 |
| ·多分辨率分析理论与 MALLAT 算法 | 第19-25页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-22页 |
| ·Mallat 算法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 小波域滤波方法 | 第26-42页 |
| ·小波阈值图像去噪 | 第26-31页 |
| ·阈值函数 | 第26-28页 |
| ·小波消噪阈值的选取规则 | 第28-29页 |
| ·仿真实验 | 第29-31页 |
| ·小波域 WIENER 滤波方法 | 第31-34页 |
| ·小波域 Wiener 滤波器的三种形式 | 第32-33页 |
| ·小波域 Wiener 滤波器特点 | 第33-34页 |
| ·基于统计模型的 BAYES 小波域去噪方法 | 第34-40页 |
| ·统计模型 | 第34页 |
| ·图像小波系数的先验模型 | 第34-38页 |
| ·常见的 Bayes 小波域去噪方法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 CCD 型光谱仪数据处理方法与实验 | 第42-55页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·光谱数据处理方法 | 第42-46页 |
| ·理论数据的滤波处理 | 第42-45页 |
| ·测量数据的滤波处理 | 第45-46页 |
| ·传递函数分析 | 第46-52页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·传递函数的定义 | 第47-48页 |
| ·传递函数建模 | 第48-52页 |
| ·光谱实测数据的传递函数处理法 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
