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第1章　绪论1

1.1　基本概念2

1.1.1 函数空间2

1.1.2　正交系5

1.2　傅里叶变换与短时傅里叶变换5

1.2.1　傅里叶变换6

1.2.2　短时傅里叶变换7

1.3　小结8

第2章　小波分析9

2.1　概述9

2.1.1　小波定义9

2.1.2　小波函数性质10

2.2　常用小波函数11

2.3　小波函数选择原则13

2.4　小波变换的发展及应用前景14

2.4.1　小波理论与傅里叶变换14

2.4.2　小波理论的应用前景16

2.5　小结17

第3章　一维连续小波变换18

3.1　小波变换概述18

3.1.1　小波变换定义及基本概念18

3.1.2　小波变换的性质19

3.2　一维连续小波变换定义及性质21

3.2.1　一维连续小波变换的定义21

3.2.2　一维连续小波变换的特点22

3.2.3　一维连续小波变换的基本性质22

3.3　一维连续小波变换的重建24

3.4　小结24

第4章　一维离散小波变换25

4.1　概述25

4.2　离散小波及其变换26

4.3　二进小波变换27

4.4　多分辨率（多尺度）分析28

4.4.1　多分辨率分解29

4.4.2　尺度函数30

4.5　离散小波函数31

4.5.1　Daubechies小波函数31

4.5.2　B样条小波函数32

4.6 小结33

第5章　连续小波变换的离散化处理34

5.1　一维连续小波变换的简化处理方法34

5.2　一维连续小波的离散化及实现35

5.2.1　一维连续小波的离散化原则36

5.2.2　连续小波变换的计算机实现37

5.3　Marr小波的离散化实例39

5.3.1　Marr小波函数的离散化采样39

5.3.2　插值法求Marr小波函数40

5.3.3　Marr小波变换的计算机实现40

5.4　小结41

第6章　小波变换在信号分析中的应用42

6.1　在信号检测中的应用42

6.1.1　概述42

6.1.2　小波变换奇异点和信号剧烈变化处的关系43

6.2　在血压信号分析中的应用45

6.2.1　概述45

6.2.2　信号采样46

6.2.3　人体血压信号的工程转换48

6.2.4　信号的边缘延拓50

6.2.5　Daubiches小波对信号的平滑作用51

6.2.6　一维连续小波变换对信号进行特征提取55

6.2.7　血压信号特征提取的程序实现56

6.2.8　小波变换图形分析64

6.3　小结66

第7章　模式识别技术及应用68

7.1　模式识别技术68

7.1.1　概念68

7.1.2　模式识别方法69

7.1.3　模式识别发展及应用70

7.2　模糊集合的基本概念70

7.2.1　模糊集定义70

7.2.2　模糊运算71

7.2.3　模糊关系与模糊变换72

7.3　模糊识别技术的一些关键问题74

7.3.1　模糊特征提取74

7.3.2　建立隶属函数75

7.3.3　特征选择和匹配分类76

7.4　模糊模式识别常用的方法76

7.4.1　基于最大隶属原则的识别76

7.4.2　基于择近原则的识别77

7.4.3　基于模糊等价关系的模糊聚类分析77

7.5　高／低血压信号的模糊识别78

7.5.1　确定特征提取后信号的模糊识别区间78

7.5.2　确定舒张压点79

7.5.3　模糊识别收缩压点80

7.5.4　模糊匹配人体高低血压值81

7.5.5　程序实现82

7.6　小结83

第8章　小波变换与模糊模式识别应用实例84

8.1　动态电子血压分析仪设计84

8.2　电子动态血压自动测量分析仪的单片机实现86

8.2.1　系统的硬件采集装置87

8.2.2　软件实现88

8.2.3　信号特征提取89

8.3　反潜直升机目标特性的探测与识别89

8.3.1　概述90

8.3.2　反潜直升机空中辐射噪声信号的探测92

8.3.3　信号的特征提取93

8.3.4　反潜直升机目标信号识别95

8.4　小结96

参考文献97