| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-12页 |
| ·论文的研究背景 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的发展及研究状况 | 第12页 |
| ·小波分析的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| ·论文研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第18-28页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第24-26页 |
| ·小波分析在数据挖掘中的应用 | 第26-28页 |
| 第三章 小波分析理论基础 | 第28-41页 |
| ·傅里叶变换、GABOR 变换和小波变换的对比分析 | 第28-32页 |
| ·傅里叶变换 | 第28页 |
| ·Gabor 变换 | 第28-29页 |
| ·小波变换 | 第29-30页 |
| ·小波的时频窗与傅里叶变换和Gabor 变换的对比 | 第30-32页 |
| ·小波变换的MALLAT 算法 | 第32-36页 |
| ·双尺度方程 | 第32-33页 |
| ·尺度空间的分解 | 第33页 |
| ·分解算法 | 第33-36页 |
| ·重构算法 | 第36页 |
| ·小波的MALLAT 算法分析 | 第36-41页 |
| 第四章 小波压缩除噪算法的研究 | 第41-72页 |
| ·小波的基本除噪算法 | 第41-59页 |
| ·小波除噪的基本原理 | 第41页 |
| ·Donoho 的阈值处理的典型算法 | 第41-42页 |
| ·小波基的选择 | 第42-44页 |
| ·一维小波的除噪算法 | 第44-47页 |
| ·二维小波的除噪算法 | 第47-50页 |
| ·三维小波的除噪算法 | 第50-54页 |
| ·基于小波分析的除噪算法比较 | 第54-56页 |
| ·Donoho 算法的改进方法 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析比较 | 第57-59页 |
| ·小波的基本压缩算法 | 第59-67页 |
| ·小波压缩的基本原理 | 第59页 |
| ·小波压缩的典型算法 | 第59-60页 |
| ·多维小波的压缩算法 | 第60-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-67页 |
| ·小波分析的用于特征提取的算法 | 第67-72页 |
| ·小波用于特征提取的原理 | 第67-69页 |
| ·小波分析用于特征提取的典型算法 | 第69-70页 |
| ·实验结果分析 | 第70-72页 |
| 第五章 数据挖掘系统模型设计 | 第72-97页 |
| ·数据挖掘系统概述 | 第72-74页 |
| ·SDM 总体设计思想 | 第74-76页 |
| ·设计思想 | 第76-78页 |
| ·体系结构 | 第76-78页 |
| ·小波分析模块设计与实现 | 第78-81页 |
| ·小波压缩和除噪模块设计 | 第78-79页 |
| ·小波特征提取模块设计 | 第79-81页 |
| ·J2EE 平台实现 | 第81-92页 |
| ·J2EE 多层分布式体系结构 | 第81-82页 |
| ·J2EE 层次 | 第82-83页 |
| ·J2EE 组件 | 第83-85页 |
| ·科学数据挖掘系统的多层应用模型 | 第85-86页 |
| ·科学数据挖掘系统的实现 | 第86-92页 |
| ·系统实现的技术重点与难点 | 第92-97页 |
| ·数据库连接池的设计与实现 | 第92-96页 |
| ·海量数据动态存取 | 第96-97页 |
| 第六章 结论 | 第97-99页 |
| ·全文总结 | 第97-98页 |
| ·课题的后续研究内容 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-102页 |
| 个人简历及硕士阶段成果 | 第102页 |