Matlab時頻分析技術及其應用

第1部分 基礎理論
第1章 時頻分析的基本概念
1.1 時頻分的的基本概念
1.1.1 非平穩(wěn)隨機信號
1.1.2 時頻分析的由來及分類
1.1.3 瞬時頻率和群延遲
1.1.4 信號分辨率
1.2 短時傅立葉變換
1.2.1 基本概念
1.2.2 基本性質(zhì)
1.2.3 窗函數(shù)的選擇
1.3 小波變換
1.3.1 連續(xù)小波變換
1.3.2 離散小波變換
1.3.3 正交小波變換
1.3.4 小波包
1.3.5 小波變換和傅立葉變換的比較
1.4 Wigner-Ville分布
1.4.1 Cohen類時頻分布
1.4.2 Wigner-Ville分布定義及性質(zhì)
1.4.3 模糊函數(shù)
1.4.4 交叉項問題
1.5 Matlab簡介
1.5.1 Matlab的產(chǎn)生背景
1.5.2 Matlab的強大功能
1.5.3 Matlab語言特點
第2部分 時頻分析工具箱及其應用
第2章 時頻分析工具箱函數(shù)簡介
第3章 非平穩(wěn)信號的一般處理
3.1 計算瞬時頻率和群延遲
3.2 非平穩(wěn)信號的生成
3.2.1 信事情產(chǎn)生函數(shù)的基本用法
3.2.2 非平穩(wěn)信號生成實例
第4章 線性時頻表示
4.1 短時傅立葉變換
4.1.1 相關的函數(shù)基本用法
4.1.2 實例分析
4.2 時間-尺度分析
第5章 二次型時頻表示
5.1 譜圖
5.2 Cohen類時頻分布
5.2.1 Wigner-Ville分布
5.2.2 偽Wigner-Ville分布
5.2.3 Cohen類時頻分布
5.2.4 其他重要能量分布
5.3 Affine類時頻分布
5.3.1 尺度圖
5.3.2 乘積核分布
5.3.3 Affine類平滑偽Wigner分布
5.3.4 局部化雙頻核函數(shù)分布
第6章 時頻分布處理
6.1 時頻分布的重排
6.1.1 譜圖的重排
6.1.2 Cohen類時頻分布的重排
6.1.3 Affine類時頻分布的重排
6.2 時頻圖像的信息提取
6.2.1 矩和邊緣特性
6.2.2 干擾項中的相位信息
6.2.3 Renyi信息
6.3 Wigner-Hough變換
6.3.1 Hough變換
6.3.2 W-H變換
第7章 時頻分析在信號處理中的應用
7.1 引言
7.2 信號檢測
7.2.1 暫態(tài)信號檢測
7.2.2 線性調(diào)頻信號的檢測和估計
7.3 語音信號處理
7.3.1 短時能量
7.3.2 端點檢測
7.3.3 語音識別
7.4 醫(yī)學信號處理
7.4.1 時頻分析在心電圖（ECG）信號處理中的應用
7.4.2 時頻分析在心音（PCG）信號處理中的應用
7.4.3 時頻分析在腦電圖（EEG）信號處理中的應用
7.5 合成孔徑雷達（SAR）信號處理
7.5.1 基本原理
7.5.2 例程分析
第8章 時頻分布在故障診斷中的應用
8.1 引言
8.2 時頻分布在軸故障診斷中的應用
8.2.1 計算正常軸承信號的Choi-Williams分布
8.2.2 Choi-Williams分布用于軸承外環(huán)故障診斷
8.2.3 Choi-Williams分布用于軸承滾動體故障診斷
8.3 時頻分布在齒輪故障診斷中的應用
8.3.1 正常齒輪信號的偽Wigner-Ville分布
8.3.2 偽Wigner-Ville分由用于齒輪點蝕故障診斷
8.3.3 偽Wigner-Ville分布用于齒輪裂紋故障診斷
第3部分 小波工具箱及其應用
第9章 Mathlab小波工具箱
9.1 小波工具箱函數(shù)簡介
9.1.1 小波通用函數(shù)
9.1.2 小波函數(shù)
9.1.3 一維連續(xù)小波變換的函數(shù)簡介
9.1.4 一維離散小波變換的函數(shù)簡介
9.1.5 一維平穩(wěn)小波變換的函數(shù)簡介
9.1.6 二維離散小波變換的函數(shù)簡介
9.1.7 二維平穩(wěn)小波變換的函數(shù)簡介
9.1.8 小波包分析的函數(shù)簡介
9.1.9 小波降噪和壓縮函數(shù)簡介
9.1.10 小波包降噪和壓縮函數(shù)簡介
9.1.11 小波工具箱其他應用函數(shù)簡介
9.2 Matlab小波分析的圖形實現(xiàn)
9.2.1 小波GUI中的小波和小波包顯示
9.2.2 小波CUI中的信號和圖像延拓
9.2.3 一維小波變換
9.2.4 二維小波變換
9.3 自定義小波基函數(shù)的添加
9.3.1 準備工作
9.3.2 添加一個新小波函數(shù)
9.3.3 添加新小波函數(shù)之后
第10章 小波變換在信號處理中的應用
10.1 小波分解在信號分析中的應用實例
10.1.1 含噪的三角波與正弦波的組合
10.1.2 含噪的多項式信號
10.2 小波變換在信號降噪和壓縮中的應用
10.2.1 信號降噪
10.2.2 信號壓縮
10.3 小波分析在電力負載信號處理中的應用
10.3.1 信號分解
10.3.2 暫態(tài)信號檢測
10.3.3 傳感器故障檢測
10.3.4 奇異點定位和消除
第11章 小波變換在圖像處理中的應用
11.1 基本原理
11.1.1 基于小波變換的圖像分解和重構(gòu)
11.1.2 圖像邊界的基本處量方法
11.2 Matlab基本圖像類型及相互轉(zhuǎn)換
11.2.1 Matlab的基本圖像類型
11.2.2 Matlab圖像類型的相互轉(zhuǎn)換
11.2.3 例程分析
11.3 小波分析在圖像消噪中的應用
11.3.1 基本原理
11.3.2 例程分析
11.4 小波分析在圖像壓縮中的應用
11.4.1 基本原理
11.4.2 例程分析
11.5 小波分析在圖像平滑中的應用
11.5.1 基本原理
11.5.2 例程分析
11.6 小波分析在圖像增強中的應用
11.6.1 基本原理
11.6.2 例程分析
11.7 小波分析在圖像融合中的應用
11.7.1 基本原理
11.7.2 例程分析
11.8 小波變換在數(shù)字水印中的應用
11.8.1 基本原理
11.8.2 例程分析
第12章 小波包在信號處理中的應用
12.1 引言
12.2 小波包樹的管理
12.2.1 從命令行顯示小波包樹
12.2.2 從圖形用戶接口（GUI）繪制小波包樹
12.2.3 對小波包設置閾值
12.3 小波包在信號時頻分析中的應用
12.3.1 信號的小波包分析
12.3.2 正弦信號的小波包分析
12.3.3 變頻信號的小波包分析
12.3.4 調(diào)頻信號的小波包分析
12.4 小波包在信號消噪中的應用
12.4.1 基本原理
12.4.2 例程分析
12.5 小波包在信號壓縮中的應用
12.5.1 基本原理
12.5.2 例程分析
第13章 小波包在圖像處理中的應用
13.1 引言
13.2 小波包在圖像消噪中的應用
13.2.1 基本原理
13.2.2 例程分析
13.3 小波包在圖像壓縮中的應用
13.3.1 基本原理
13.3.2 例程分析
13.4 小波包在圖像邊緣檢測中的應用
13.4.1 基本原理
13.4.2 例程分析
第14章 小波分析在交通領域中的應用
14.1 引言
14.2 小波變換在汽車變速器軸承故障診斷中的應用
14.2.1 軸承外環(huán)故障診斷
14.2.2 軸承滾動全故障診斷
14.3 小波變換在汽車變速器齒輪故障診斷中的應用
14.4 小波變換在路面不平度分析中的應用
14.4.1 路面不平度的數(shù)值模擬
14.4.2 路面不平度的小波分析
14.5 小波變換在車輛非平穩(wěn)振動分析中的應用
14.5.1 四輪路面輸入的數(shù)值仿真
14.5.2 車輛振動的小波分析
第15章 Matlab提升小波變換與應用初步
15.1 提升小波變換的基本原理
15.1.1 提升算法
15.1.2 提升框架下的整數(shù)小波變換
15.2 Matlab提升小波變換函數(shù)
15.3 Matlab提升小波變換的實現(xiàn)技術
15.3.1 一維提升小波變換
15.3.2 二維提升小波變換
15.3.3 一維提升小波反變換
15.3.4 二維提升小波反變換