基于小波分析的测量信号处理技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| ·信号处理技术的发展 | 第17-22页 |
| ·Fourier分析 | 第17-19页 |
| ·加窗Fourier分析 | 第19-21页 |
| ·小波分析 | 第21-22页 |
| ·小波分析理论应用研究现状 | 第22-27页 |
| ·动态测量的概念 | 第23页 |
| ·正交小波变换的研究及应用 | 第23-24页 |
| ·非正交小波变换的研究及应用 | 第24-25页 |
| ·小波变换的新发展 | 第25页 |
| ·小波变换现状分析 | 第25-27页 |
| ·本课题的主要研究内容及拟解决的问题 | 第27-32页 |
| ·小波基函数的选取 | 第27-28页 |
| ·基于小波分析的信号去噪技术 | 第28-29页 |
| ·基于小波分析的微弱信号检测技术 | 第29-30页 |
| ·基于小波分析的信号融合技术 | 第30页 |
| ·小波域中的图像评价标准 | 第30-32页 |
| 第2章 小波基函数选取的研究 | 第32-57页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·常用小波基函数的分析 | 第32-43页 |
| ·小波基函数的特点 | 第32-33页 |
| ·小波基函数的分类 | 第33-43页 |
| ·常见小波基函数选择标准 | 第43-48页 |
| ·能量和Shannon熵测量 | 第43-45页 |
| ·相似性测量指标 | 第45-48页 |
| ·小波基函数选择优化指标的确定 | 第48-49页 |
| ·能量-Shannon熵比 | 第48-49页 |
| ·极值信息测量指标 | 第49页 |
| ·数值计算 | 第49-56页 |
| ·实数小波的评价 | 第50-52页 |
| ·复数小波的评价 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 框架小波去噪技术的研究 | 第57-86页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·小波变换去噪的理论依据 | 第57-64页 |
| ·信号去噪问题的描述 | 第57-58页 |
| ·函数的正则性与小波变换模极大值之间的关系 | 第58-59页 |
| ·信号与噪声在小波变换各尺度上的传播特性 | 第59-61页 |
| ·常见噪声在小波分解下的统计特性 | 第61-64页 |
| ·三种典型小波去噪方法比较 | 第64-71页 |
| ·小波变换模极大值去噪法 | 第64-65页 |
| ·小波系数相关性去噪法 | 第65-67页 |
| ·小波阈值去噪法 | 第67-71页 |
| ·框架小波去噪技术的研究 | 第71-80页 |
| ·框架小波理论简介 | 第71-72页 |
| ·框架小波滤波器的构造 | 第72-75页 |
| ·框架小波去噪阈值的确定 | 第75-77页 |
| ·数值计算 | 第77-80页 |
| ·工程应用 | 第80-85页 |
| ·原油在线测量中的应用 | 第80-82页 |
| ·CCD在线测量中的应用 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第4章 小波熵检测技术的研究 | 第86-107页 |
| ·引言 | 第86-88页 |
| ·基于小波变换模极大值的信号检测技术 | 第88-94页 |
| ·数字图像边缘检测法 | 第90-92页 |
| ·阶梯型边缘检测法 | 第92-93页 |
| ·自适应阈值边缘检测法 | 第93-94页 |
| ·信号检测技术的比较分析 | 第94页 |
| ·基于小波熵的微弱信号检测技术 | 第94-102页 |
| ·小波相关检测算子 | 第95-96页 |
| ·小波系数熵与小波相关熵 | 第96-97页 |
| ·基于小波熵的微弱信号检测原理 | 第97-99页 |
| ·小波基函数的选择 | 第99-100页 |
| ·数值计算 | 第100-102页 |
| ·工程应用 | 第102-106页 |
| ·自适应预调节PID控温中的应用 | 第103-104页 |
| ·激光光斑中心定位中的应用 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 提升小波融合技术的研究 | 第107-129页 |
| ·引言 | 第107-111页 |
| ·信号融合的概述 | 第107-108页 |
| ·像素级信号融合技术的发展 | 第108-111页 |
| ·基于小波分析的图像融合技术 | 第111-115页 |
| ·基于离散小波变换的图像融合技术 | 第111页 |
| ·基于无下采样离散小波变换的图像融合技术 | 第111-112页 |
| ·基于双树复小波变换的图像融合技术 | 第112页 |
| ·基于小波变换的图像融合技术影响因素分析 | 第112-115页 |
| ·基于提升小波的信息融合技术 | 第115-123页 |
| ·提升方案的实现 | 第116-117页 |
| ·小波变换模极大值的启发 | 第117-118页 |
| ·构造移不变性 | 第118-119页 |
| ·融合规则的确定 | 第119-121页 |
| ·数值计算 | 第121-123页 |
| ·工程应用 | 第123-127页 |
| ·大空间高精度温控系统中的应用 | 第124-126页 |
| ·飞行器外部姿态测量系统中的应用 | 第126-127页 |
| ·本章小结 | 第127-129页 |
| 第6章 小波域图像评价的研究 | 第129-144页 |
| ·引言 | 第129-132页 |
| ·图像质量的含义 | 第129页 |
| ·图像质量评价标准（IQM）的必要性 | 第129-130页 |
| ·图像质量评价的现状 | 第130-132页 |
| ·人眼视觉特性简介 | 第132-135页 |
| ·对比敏感度 | 第132-133页 |
| ·频率敏感度 | 第133-134页 |
| ·色彩感知 | 第134-135页 |
| ·多渠道处理 | 第135页 |
| ·小波域中的图像质量评价 | 第135-143页 |
| ·二维小波变换在图像中的应用 | 第135-137页 |
| ·基于HVS的质量评价方法 | 第137-140页 |
| ·数值计算 | 第140-143页 |
| ·本章小结 | 第143-144页 |
| 结论 | 第144-147页 |
| 参考文献 | 第147-160页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 个人简历 | 第163页 |
