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超小波分析及其应用

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简介：
《超小波分析及其应用》一书深入浅出地介绍了超小波分析理论的基本概念、核心算法及最新进展，并探讨了其在信号处理、图像压缩等领域的实际应用。 该内容全面介绍了各种超小波在MATLAB图像降噪、融合、分解与重构方面的知识，对学习超小波在图像处理方面有很大的帮助。

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  • 超小波分析及其应用
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    《超小波分析及其应用》一书深入浅出地介绍了超小波分析理论的基本概念、核心算法及最新进展，并探讨了其在信号处理、图像压缩等领域的实际应用。 该内容全面介绍了各种超小波在MATLAB图像降噪、融合、分解与重构方面的知识，对学习超小波在图像处理方面有很大的帮助。
     
  • 超小波分析及其应用（经典）
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    《超小波分析及其应用》是一本深入探讨超小波理论与实践的经典著作，系统阐述了超小波分析的基本原理、技术方法及在信号处理等领域的广泛应用。 尽管小波变换在数据压缩与去噪等领域表现出色，但可分离的二维小波变换（非直接构造）通过先对行进行一次一维小波变换再对列进行一次一维小波变换的方式获得。或者使用两个可分离的一维函数基来构建二维变换，在数学上并不能视为真正的二维函数。这些方法中的基函数支撑区域由区间扩展为正方形，导致其方向性较差的问题限制了进一步的应用发展。此外，由于采用了亚抽样技术，在目标提取时会造成信息模糊，影响对信息的充分利用。 众所周知，当一个基函数与被逼近的函数匹配良好时，则相应的投影系数较大且变换的能量集中度较高。因此对于平滑区域而言，小波变换表示效率高；然而在处理图像中方向性较强的边缘和纹理等特征时由于两者不匹配导致其表现欠佳。特别是在多维情况下，小波分析未能充分利用数据本身的几何特性，并非是最优或“最稀疏”的函数表达方式。 鉴于此，为了发展一种新的、更有效的高维函数表示方法来克服现有小波分析的不足，人们一直在寻找改进方案。我们将这类研究统称为超小波分析（Beyond Wavelet）。首先需要定义的是什么是超小波分析：它指的是近年来为改善和扩展传统的小波分析而进行的研究和发展方向。
     
  • 小波分析及其应用
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    《小波分析及其应用》是一本深入浅出地介绍小波理论与技术的书籍，不仅讲解了小波变换的基本原理，还涵盖了其在信号处理、图像压缩等领域的实际运用。 程正兴撰写了一篇关于小波分析的文章。
     
  • 小波多尺度分析及其应用.ppt
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    本PPT介绍了小波变换在多尺度分析中的原理与方法，并探讨了其在信号处理、图像压缩等领域的广泛应用。 1989年，Mallat和Meyer提出了计算离散正交小波变换的快速算法，这为小波变换在工程应用中的实现奠定了基础。这一算法建立在多分辨率分析的基础上，因此首先介绍多分辨率分析的理论与方法是必要的。
     
  • 经典超小波分析与应用
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    《经典超小波分析与应用》一书深入浅出地介绍了超小波理论及其在信号处理、图像压缩等领域的实际应用，为读者提供了一个全新的视角来理解现代数学工具的魅力。 尽管小波变换在数据压缩与去噪等领域表现出色，可分离的二维小波变换（并非直接构造）通常通过先对行进行一次一维小波变换，再对列进行另一次一维小波变换来实现。或者采用两个独立的一维函数基构建的二维转换，在数学意义上并不构成真正的二维函数。这些方法中的基函数支撑区域由区间扩展为正方形，导致方向性较差的问题，这限制了小波变换的应用范围。 此外，由于使用亚抽样技术，在目标提取时会产生信息模糊现象，并影响到信息的有效利用。众所周知，如果某个基函数与被逼近的函数匹配良好，则其相应的投影系数较大，从而使得转换的能量集中度较高。因此对于平滑区域而言，小波变换的表现效率较佳；然而在处理图像中方向性较强的边缘及纹理时，由于两者之间的不匹配导致表示效率较低。 特别是在高维情况下，小波分析未能充分利用数据固有的几何特性，并非是最优或“最稀疏”的函数表达方式。因此多尺度几何发展的目标和动力在于开发一种新的、更有效的高维函数最优表示方法。为了克服传统小波分析的缺陷，人们一直在寻找改进的方法。 我们把这些改进的方法统称为超小波分析（Beyond Wavelet）。提到超小波分析时，它是指基于最近期为改善小波分析不足而提出的各种变换技术的集合体，包括Curvelet、Ridgelet、Contourlet、Bandelet、Beamlet、Directionlet和Surfacelet等。这些方法也常被称为X-lets（其中包括Wavelet）。
     
  • 经典超小波分析与应用
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    《经典超小波分析与应用》一书深入浅出地介绍了超小波分析的基本理论及其在信号处理、图像压缩等多个领域的广泛应用，为读者提供了丰富的实践案例和解析技巧。 尽管小波变换在数据压缩与去噪等领域表现出色，可分离的二维小波变换（并非直接构建）通常通过先对行进行一次一维小波变换，再对列进行另一次一维小波变换来实现。或者用两个可以单独操作的一维函数基构造出的二维转换，在数学上并不能视为真正的二维函数。这些方法中的基函数支撑区域从区间扩展到正方形形状，导致其方向性较差，限制了小波变换的实际应用范围。 此外，由于采用了亚抽样技术，在目标提取时可能会造成信息模糊化问题，并影响对数据的有效利用。众所周知，如果一个基函数能够很好地匹配被逼近的函数，则相应的投影系数会较大且能量集中度较高。因此对于平滑区域来说，小波变换的表现效率很高；然而在处理图像中具有强烈方向性的边缘和纹理时，由于两者间的不匹配导致其表现效果不佳。 特别是在高维情况下, 小波分析未能充分利用数据本身的几何特性，并非是最优或“最稀疏”的函数表示方法。多尺度几何的发展正是为了克服小波分析的这些缺点并寻求一种更好的高维度函数表示方式。为了解决这些问题，人们一直在探索改进的方法，我们将这类方法统称为超小波分析（Beyond Wavelet）。首先需要明确的是：所谓的超小波分析就是指近年来研究人员尝试改变和提升传统的小波变换技术的努力方向。
     
  • 小波分析及应用实例第二版(超经典)
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    《小波分析及应用实例（第二版）》是一本深入浅出地介绍小波理论及其广泛应用的经典教材，新版中加入了最新的研究成果和实际案例。 小波分析与应用实例：本段落将探讨小波分析的基本原理及其在实际问题中的应用案例。通过具体的例子来展示如何利用小波变换进行信号处理、图像压缩以及模式识别等方面的工作，帮助读者更好地理解这一强大的数学工具的实际价值和应用场景。
     
  • 小波分析理论及应用PDF
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    《小波分析理论及应用》是一本深入探讨小波变换原理与技术及其在多个领域中应用的专业书籍，适合科研人员和工程技术人员参考学习。 小波分析理论与应用的PDF格式适合初学者使用，涵盖了基础教学的知识。
     
  • 小波分析应用及MATLAB程序实现-小波分析应用及MATLAB程序实现.pdf
    优质
    本书《小波分析应用及MATLAB程序实现》深入浅出地介绍了小波分析的基本理论及其在信号处理中的广泛应用，并提供了详尽的MATLAB编程实例。 小波分析的应用及其MATLAB程序实现-小波分析的应用及其MATLAB程序实现.pdf文献供大家参考使用。
     
  • 小波分析与应用
    优质
    《小波分析与应用》是一本深入浅出地介绍小波理论及其在各个领域应用的专业书籍。它涵盖了从基础概念到高级技术的一系列内容，为读者提供了全面的学习资源和实用案例。无论是数学爱好者还是工程技术人员，都能从中受益匪浅。 《小波分析及其应用》一书从信号处理的角度详细介绍了小波分析的基本原理及其实用案例。书中首先通过信号的时-频联合分析引出小波变换的概念，然后深入探讨了多分辨率分析以及Mallat算法，并以此为基础进一步讲解双正交小波和小波包的多分辨率分析方法。此外，该书还简要介绍了第二代小波、框架理论及几种广泛应用中的正交小波构造技术。 书中不仅涵盖了基础理论知识，还包括了在奇异性检测、去噪处理以及数据压缩等方面的应用实例，并提供了若干Matlab程序供读者参考使用。这些代码旨在帮助学生将所学的理论与实际操作相结合，从而提高学习效率和实践能力。 《小波分析及其应用》适合于高等院校工科相关专业的研究生及高年级本科生作为主教材或参考资料来深入理解并掌握小波分析知识；同时对于从事工程技术研究的技术人员而言也是一本极好的参考书籍。