| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1．1 小波发展回顾 | 第11-12页 |
| 1．2 小波滤波算法的研究概况 | 第12-14页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第14-17页 |
| 第二章 小波理论与小波基的数学特性 | 第17-29页 |
| 2．1 多分辨分析与正交小波基 | 第17-19页 |
| 2．2 小波变换及快速算法 | 第19-22页 |
| 2．3 小波基的数学特性 | 第22-27页 |
| 2．4 小结 | 第27-29页 |
| 第三章 小波框架与M进小波 | 第29-48页 |
| 3．1 基于紧框架的规范正交小波基 | 第29-34页 |
| 3．2 小波框架的算法及应用 | 第34-39页 |
| 3．3 三进小波尺度函数序列的特性及构造 | 第39-47页 |
| 3．4 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 小波去噪算法研究 | 第48-72页 |
| 4．1 小波模极大值去噪及重构算法 | 第48-57页 |
| 4．2 基于小波系数区域相关性的滤波算法 | 第57-61页 |
| 4．3 小波阈值去噪方法及改进 | 第61-68页 |
| 4．4 去噪算法分析与比较 | 第68-70页 |
| 4．5 小结 | 第70-72页 |
| 第五章 非Gaussian噪声消除的小波滤波算法 | 第72-85页 |
| 5．1 Poisson噪声及其在小波变换下的传播特性 | 第72-75页 |
| 5．2 局部域复合滤波算法 | 第75-78页 |
| 5．3 Film-grain型噪声及其去除方法 | 第78-83页 |
| 5．4 小结 | 第83-85页 |
| 第六章 小波变换在信号检测与处理中的应用 | 第85-105页 |
| 6．1 小波变换峰值检测算法及其在声调识别中的应用 | 第85-93页 |
| 6．2 基于小波变换的语音数字水印技术 | 第93-98页 |
| 6．3 胃动力检测的小波包变换方法 | 第98-103页 |
| 6．4 小结 | 第103-105页 |
| 第七章 小波在图像处理中的应用算法 | 第105-123页 |
| 7．1 图像噪声去除的小波相位滤波算法 | 第105-109页 |
| 7．2 基于小波变换的图像多尺度数据融合 | 第109-114页 |
| 7．3 小波变换在天文数据处理中的应用 | 第114-119页 |
| 7．4 小结 | 第119-123页 |
| 结束语 | 第123-126页 |
| 附录 | 第126-134页 |
| 参考文献 | 第134-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 在学期间撰写的学术论文和参加科研情况 | 第145-146页 |