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L~2(R~2)空间中二进二元小波的Fourier矩阵乘子及其应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 小波分析的研究背景第9页
    1.2 小波分析的发展与应用第9-14页
        1.2.1 小波分析的发展第9-11页
        1.2.2 小波分析的应用第11页
        1.2.3 论文研究的目的及意义第11-12页
        1.2.4 论文研究的主要内容第12-14页
第2章 小波分析的基本理论第14-19页
    2.1 引言第14页
    2.2 Fourier变换第14-15页
    2.3 L~2(R)中的Fourier变换第15-16页
    2.4 窗口Fourier变换(WFT)第16-17页
    2.5 小波变换第17-18页
    2.6 本章小结第18-19页
第3章 2I_2-扩展小波第19-24页
    3.1 引言第19页
    3.2 2I_2-扩展多分辨分析第19-22页
        3.2.1 2I_2-扩展多分辨分析的定义第19-21页
        3.2.2 2I_2-扩展多分辨分析的相关结论第21-22页
    3.3 2I_2-扩展矩阵Fourier小波乘子第22-23页
    3.4 本章小结第23-24页
第4章 二进二元Fourier矩阵小波乘子的研究第24-28页
    4.1 引言第24页
    4.2 二进二元Fourier矩阵小波乘子的充分条件第24-27页
    4.3 本章小结第27-28页
第5章 Shannon型二进二元小波举例及其应用第28-35页
    5.1 引言第28页
    5.2 Shannon型二进二元小波举例第28-32页
    5.3 应用Shannon型二进二元小波去噪举例第32-34页
    5.4 本章小结第34-35页
第6章 小波分解过程中的层数自适应选取第35-42页
    6.1 引言第35页
    6.2 现有分解层数自适应算法第35-37页
        6.2.1 基于白检验的分解层数自适应算法第35-36页
        6.2.3 基于方差和协方差分析的分解层数自适应算法第36-37页
    6.3 基于能量分析和峭度的分解层数自适应算法第37-39页
        6.3.1 基于能量的分解层数自适应算法第37页
        6.3.2 基于峭度计算的分解层数自适应算法第37-39页
    6.4 实验举例第39-41页
    6.5 本章小结第41-42页
第7章 结论与展望第42-43页
    7.1 结论第42页
    7.2 展望第42-43页
参考文献第43-47页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第47-48页
致谢第48页

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