| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 傅里叶变换 | 第10-13页 |
| 1．1 傅里叶变换的定义 | 第10页 |
| 1．2 离散傅里叶变换 | 第10-12页 |
| 1．3 加窗傅里叶变换 | 第12-13页 |
| 2 小波分析 | 第13-22页 |
| 2．1 小波函数的定义 | 第13-14页 |
| 2．2 给出几种小波函数 | 第14-15页 |
| 2．3 小波函数的构造 | 第15-19页 |
| 2．4 小波变换的定义 | 第19-20页 |
| 2．5 正交小波基 | 第20-22页 |
| 3 小波变换及实例分析 | 第22-29页 |
| 3．1 多分辨分析的知识 | 第22-24页 |
| 3．2 MALLAT算法 | 第24-25页 |
| 3．3 小波变换的实例分析 | 第25-29页 |
| 4 神经网络 | 第29-34页 |
| 4．1 BP神经网络的结构 | 第29-32页 |
| 4．2 BP神经网络的训练学习 | 第32-34页 |
| 5 神经网络的几种算法 | 第34-37页 |
| 5．1 分析BP算法 | 第34页 |
| 5．2 其它的几种算法 | 第34-37页 |
| 6 小波神经网络 | 第37-42页 |
| 6．1 神经网络的传递函数 | 第37页 |
| 6．2 小波神经网络的定义 | 第37-38页 |
| 6．3 小波神经网络的理论 | 第38-39页 |
| 6．4 小波神经网络的结构 | 第39-42页 |
| 7 LEGENDRE小波神经网络 | 第42-50页 |
| 7．1 介绍LEGENDRE小波 | 第42-43页 |
| 7．2 介绍LEGENDRE小波神经网络的结构 | 第43-44页 |
| 7．3 介绍LEGENDRE小波神经网络的训练算法 | 第44-46页 |
| 7．4 应用 | 第46-50页 |
| 8 结论 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-53页 |