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第1章 绪论1

1.1 信号处理理论和技术的发展1

1.2 数字信号处理的理论与应用1

1.3 目前主流的现代信号处理理论和技术2

上篇 现代信号处理理论7

第2章 混沌及其特性7

2.1 混沌现象及其基本特性7

2.1.1 混沌现象的起源和发展7

2.1.2 混沌的基本概念8

2.1.3 混沌的基本特性8

2.2 混沌同步18

2.2.1 混沌同步定义18

2.2.2 衡量混沌同步的特性指标19

2.2.3 实现相同混沌系统同步的方法及数值仿真19

2.3 驱动-响应同步法20

2.3.1 基本原理20

2.3.2 数值仿真21

2.4 主动-被动同步法23

2.4.1 基本原理23

2.4.2 数值仿真24

2.5 基于相互耦合的同步法25

2.5.1 基本原理25

2.5.2 数值仿真26

2.6 连续变量反馈同步法28

2.6.1 基本原理28

2.6.2 数值仿真29

2.7 自适应同步法33

2.7.1 基本原理33

2.7.2 数值仿真35

2.7.3 实现不相同混沌系统同步的方法及数值仿真36

2.8 本章小结41

第3章 小波变换理论42

3.1 小波与小波变换42

3.1.1 小波的基本概念42

3.1.2 小波变换的特点43

3.2 多分辨率分析44

3.2.1 多分辨率分析的基本概念44

3.2.2 二维多分辨率分析45

3.2.3 小波变换快速算法——Mallat算法46

3.3 小波变换在图像处理中的应用47

3.3.1 小波变换在图像增强方面的应用47

3.3.2 小波变换在车牌定位方面的应用47

3.3.3 小波变换在图像消噪方面的应用48

3.4 本章小结48

第4章 分形理论及基本分形图像压缩算法49

4.1 分形理论概述49

4.2 分形图像编码的数学基础50

4.2.1 分形空间50

4.2.2 分形空间的压缩映射50

4.2.3 仿射变换50

4.2.4 迭代函数系统51

4.2.5 用迭代函数系统技术构造分形53

4.3 分形图像编码压缩的原理53

4.3.1 基于IFS的分形图像编码基本原理53

4.3.2 局部迭代函数系统LIFS54

4.3.3 利用局部迭代函数系统对灰度图像进行编码55

4.4 基于分块的分形图像编码方法56

4.4.1 编码和解码过程56

4.4.2 实验仿真结果58

4.4.3 结论59

4.5 本章小结60

第5章 高阶累积量理论61

5.1 高阶累积量理论61

5.2 高阶矩和高阶累积量的定义61

5.3 高阶谱62

5.4 随机过程的累积量63

5.5 累积量的性质65

5.6 本章小结65

下篇 现代信号处理技术69

第6章 混沌同步在保密通信中的应用69

6.1 混沌同步保密通信概述69

6.1.1 混沌遮掩保密通信69

6.1.2 混沌参数调制保密通信70

6.1.3 混沌扩频通信73

6.1.4 混沌保密通信系统仿真74

6.2 基于混沌同步的保密通信系统硬件实现79

6.2.1 FPGA概述79

6.2.2 混沌保密通信系统硬件实现过程79

6.2.3 基于FPGA的通信系统的硬件实现81

6.3 本章小结83

第7章 基于小波的图像压缩84

7.1 边缘处理与小波基选取84

7.1.1 图像的二维小波变换84

7.1.2 图像小波变换后的系数分布86

7.1.3 小波变换域的数据特点86

7.1.4 基于小波变换图像编码的特点88

7.1.5 边界处理89

7.1.6 小波基的选取92

7.2 变换系数处理96

7.2.1 图像渐进传输系统96

7.2.2 零树法99

7.2.3 零树法的C语言表达101

7.2.4 结果分析107

7.2.5 SPIHT算法110

7.2.6 基于零树法的多分辨率图像编码112

7.3 混合进制算术编码113

7.3.1 算术编码概述113

7.3.2 算术编码的一些基本概念114

7.3.3 算术编码基本原理117

7.3.4 混合进制算术编码的基本理论119

7.3.5 混合进制算术编码的算法分析121

7.3.6 实验结果122

7.3.7 数据加密123

7.3.8 误码扩散问题124

7.4 提升方案125

7.4.1 完全重构条件126

7.4.2 多相矩阵表示126

7.4.3 Laurent多项式128

7.4.4 Lifting128

7.4.5 滤波器的分解129

7.4.6 Anti9/7滤波器的Lifting Scheme130

7.4.7 Red-Black变换131

7.5 本章小结133

第8章 基于分形与SPIHT算法的图像压缩134

8.1 基于小波变换的分形图像压缩134

8.1.1 分形编码和小波变换的结合134

8.1.2 基于小波变换的分形图像压缩134

8.1.3 实验结果135

8.2 基于分形与SPIHT算法的图像压缩137

8.2.1 编码方案137

8.2.2 基于图像低频的分形编码137

8.2.3 基于图像高频的 SPIHT编码138

8.2.4 实验结果138

8.3 本章小结140

第9章 基于小波与高阶累积量的通信信号识别141

9.1 特征提取和识别算法141

9.1.1 引言141

9.1.2 信号的高阶累积量特征141

9.2 信号的分形盒维数特征143

9.2.1 2FSK/4FSK信号143

9.2.2 算法描述144

9.3 基于高阶累积量的扩展频谱信号空间谱估计算法145

9.3.1 概述145

9.3.2 非相干信号子空间算法145

9.3.3 相干信号子空间算法147

9.3.4 基于四阶累积量的双边相关变化算法150

9.4 本章小结157

第10章 基于小波、曲波变换和分形技术的人脸识别技术158

10.1 引言158

10.2 本章方法的基本思路159

10.3 本章算法的人脸特征提取159

10.4 人脸图像的选择及BP神经网络训练160

10.5 仿真及结果分析161

10.6 本章小结162

第11章 雷达信号处理163

11.1 舰载雷达信号处理163

11.1.1 高频地波舰载超视距雷达的海杂波对消163

11.1.2 舰载OTHR杂波背景统计分析169

11.1.3 舰载OTHR超分辨处理后空域数值平面分布177

11.1.4 舰载雷达利用海杂波进行标定的研究186

11.1.5 利用海杂波标定对测角精度的影响198

11.2 岸基雷达信号处理208

11.2.1 高阶谱用于OTH雷达中的多普勒分辨处理208

11.2.2 基于Shpak方法的多波束形成221

11.2.3 阵列模型误差情况下的空时谱估计228

11.3 星载雷达信号处理236

11.3.1 星载SAR基本原理236

1 1.3.2 星载SAR成像处理239

11.3.3 星载SAR图像质量指标247

11.3.4 星载SAR多普勒参数估计250

11.3.5 大斜视角星载SAR成像算法研究267

11.4 本章小结274

参考文献278