本书是在前面两版的基础上修订而成的。全书比较全面地阐述了小波分析的基本理论和基于MATLAB 7.X小波工具箱的系统分析与设计方法。全书共分三章，分别介绍了小波分析的基本理论、小波分析工具箱函数和小波分析的应用技术。本书可作为小波分析、数字信号处理、数字图像处理等课程的参考书，对课程的学习可起到事半功倍的效果，对信号处理、图像处理等领域的教师、研究生、高年级本科生和广大科研人员都有重要的参考价值，对其它领域的科研人员也有一定的借鉴作用。

本书系《基于MATLAB的系统分析与设计——小波分析》的第三版。全书比较全面地阐述了小波分析的基本理论和基于MATLAB 7.X小波工具箱的系统分析与设计方法。全书共分三章，分别介绍了小波分析的基本理论、小波分析工具箱函数和小波分析的应用技术。

本书精选了前两版的主要内容，针对日益广泛的小波分析应用领域，加强了对小波分析的基本理论和应用的阐述。针对MATLAB版本的不断更新，本书还对老版的小波分析工具箱函数进行了修正和增补。书中首先简要介绍了小波分析的基本理论和工程应用的基本方法；其次详细地介绍了由MATLAB 7.X提供的小波分析工具箱函数的用法指南；最后以大量的新的应用实例说明了基于MATLAB 7.X进行小波分析与设计的方法。

本书可作为小波分析、数字信号处理、数字图像处理等课程的参考书，对课程的学习可起到事半功倍的效果，对信号处理、图像处理等领域的教师、研究生、高年级本科生和广大科研人员都有重要的参考价值，对其它领域的科研人员也有一定的借鉴作用。

★本书配有电子教案，有需要者可与出版社联系，免费提供。

第1章 小波分析的基本理论

 1.1 傅里叶变换到小波分析

1.1.1 傅里叶变换

1.1.2 短时傅里叶变换

1.1.3 小波分析

1.1.4 小波分析与傅里叶变换的比较

 1.2 常用小波函数介绍

1.2.1 Haar小波

1.2.2 Daubechies(dbN)小波系

1.2.3 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系

1.2.4 Coiflet(coifN)小波系

1.2.5 Symlets($ymN)小波系

1.2.6 Motlet(morl)小波

1.2.7 Mexican Hat(mexh)小波

1.2.8 Meyer函数

1.2.9 Battle-Lemarie小波

1.2.10 其他一些实数小波简介

1.2.11 其他一些复数小波简介

 1.3 连续小波变换

1.3.1 一维连续小波变换

1.3.2 高维连续小波变换

 1.4 离散小波变换

1.4.1 一维离散小波变换

1.4.2 二维离散小波变换

1.4.3 二进小波变换

1.4.4 二进正交小波变换

1.4.5 双正交小波变换

1.4.6 平稳小波变换

 1.5 矢量小波变换

1.5.1 矢量小波

1.5.2 矢量积小波变换

1.5.3 多级分解与重构

 1.6 多分辨分析与Mallat算法

1.6.1 多分辨分析

1.6.2 Mallat算法(快速小波变换FWT)

 1.7 提升小波变换

1.7.1 提升小波变换的概述

1.7.2 提升法的步骤

1.7.3 提升算法

 1.8 小波包分析

1.8.1 小波包的定义

1.8.2 小波包的性质

1.8.3 小波包的空间分解

1.8.4 小波包算法

1.8.5 双正交小波包

第2章 小波分析工具箱函数

 2.1 小波分析中的通用函数

 2.2 小波函数

 2.3 一维连续小波变换

 2.4 一维离散小波变换

 2.5 二维离散小波变换

 2.6 离散平稳小波变换

 2.7 小波包变换

 2.8 信号和图像的消噪与压缩

 2.9 树操作应用函数

 2.10 提升小波变换

 2.11 辅助功能与演示函数

 2.12 图像用户界面函数

 2.13 其他小波应用函数

 2.14 添加自己的小波函数

2.14.1 准备添加一个小波函数

2.14.2 添加一个新的小波函数系列

2.14.3 添加小波函数系列之后工具箱的使用

 2.15 GUI用法介绍

2.15.1 概述

2.15.2 一维图形工具

2.15.3 二维图形工具

2.15.4 显示工具

2.15.5 小波设计工具

2.15.6 一维小波专用工具

2.15.7 二维小波专用工具

2.15.8 信号与图像的拓展和截取工具

 2.16 小波分析中的数据I／O函数

第3章 小波分析的应用技术

 3.1 一维小波分析的应用

3.1.1 数学计算

3.1.2 小波函数中的过零点分析

3.1.3 信号奇异性检测

3.1.4 信号消噪处理

3.1.5 识别在含噪声信号中有用信号发展趋势

3.1.6 提取信号中某一频率区间的信号

3.1.7 信号在某些频率区间的抑制或衰减

3.1.8 检测信号的自相似性

3.1.9 信号压缩

3.1.10 语音增强

3.1.11 语音压缩

 3.2 二维小波分析的应用

3.2.1 图像压缩

3.2.2 图像消噪

3.2.3 图像增强

3.2.4 图像融合

3.2.5 图像平滑处理

 3.3 小波包分析的应用

3.3.1 小波包的构造

3.3.2 小波包的元素

3.3.3 小波包的组织管理

3.3.4 最佳小波包基的选择

3.3.5 信号消噪处理

3.3.6 图像压缩

3.3.7 图像边缘检测

3.3.8 特征提取和识别

附录A MATLAB命令参考

附录B Toolbox函数

参考文献