| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 小波变换-信号滤波国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 整体时域分析-Fourier变换 | 第10-11页 |
| 1.4 开窗-短时Fourier变换 | 第11-13页 |
| 1.5 局部时域分析-小波分析 | 第13-15页 |
| 1.6 研究目的与意义 | 第15页 |
| 1.7 本文研究主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 农业物联网数字图像传输中小波分析的应用 | 第17-25页 |
| 2.1 当前农业物联网中数字图像传输探讨 | 第17-18页 |
| 2.2 小波分析在农业物联网数字图像传输可行性分析 | 第18页 |
| 2.3 小波分析理论 | 第18-24页 |
| 2.3.1 小波变换的时频域局部性分析 | 第18-19页 |
| 2.3.2 连续小波变换 | 第19-20页 |
| 2.3.3 二进小波变换 | 第20-21页 |
| 2.3.4 多分辨率分析 | 第21-23页 |
| 2.3.5 二尺度方程 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 小波变换技术路线的分析 | 第25-30页 |
| 3.1 Mallat算法数值建模与分析 | 第25-27页 |
| 3.1.1 Mallat分解算法建模 | 第25-26页 |
| 3.1.2 塔式重构算法建模 | 第26-27页 |
| 3.2 小波变换方法实现原理在农业物联网中分析 | 第27-29页 |
| 3.2.1 二维图像多尺度分析 | 第27页 |
| 3.2.2 二维小波变换 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 小波变换-信号滤波方法以及算法改进 | 第30-43页 |
| 4.1 小波分析-信号滤波步骤 | 第30-32页 |
| 4.1.1 小波因子值域信号与噪声的去噪 | 第30-31页 |
| 4.1.2 小波片分量编码——解码图像压缩 | 第31页 |
| 4.1.3 小波变换尺度分量——图像增强 | 第31-32页 |
| 4.2 图像小波变换滤波方法 | 第32-35页 |
| 4.2.1 均值滤波-Gaussian噪声 | 第32-33页 |
| 4.2.2 中值滤波-脉冲噪声 | 第33-34页 |
| 4.2.3 自适应非线性滤波 | 第34页 |
| 4.2.4 频域滤波 | 第34-35页 |
| 4.3 信号滤波算法改进 | 第35-41页 |
| 4.3.1 单一小波阈值去噪算法及实验仿真 | 第35-37页 |
| 4.3.2 混合中值滤波与小波变换结合改进算法及其实验仿真 | 第37-40页 |
| 4.3.3 两种图像去噪算法应用结果对比 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 工作总结 | 第43-44页 |
| 5.2 工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简历 | 第51页 |