信号处理的小波导引（原书第2版）

　　译者序
　　中文版前言
　　第1版前言
　　第2版前言
　　符号第1章 瞬变世界介绍1.1 傅里叶王国
　　1.2 时频联姻
　　1.2.1 窗口傅里叶变换
　　1.2.2 小波变换
　　1.3 时频原子基
　　1.3.1 小波基及滤波器组
　　1.3.2 小波包与局部余弦基铺叠
　　1.4 基的目的是什么
　　1.4.1 逼近
　　1.4.2 估计
　　1.4.3 压缩
　　1.5 本书阅读指南
　　1.5.1 可重现的计算科学
　　1.5.2 阅读线路图第2章 傅里叶王国2.1 线性时不变滤波
　　2.1.1 脉冲响应
　　2.1.2 传递函数
　　2.2 傅里叶积分
　　2.2.1 L1(R）上的傅里叶变换
　　2.2.2 L2(R）上的傅里叶变换
　　2.2.3 例子
　　2.3 性质
　　2.3.1 正则性与衰减性
　　2.3.2 测不准原理
　　2.3.3 全变差
　　2.4 二维傅里叶变换1
　　2.5 习题第3章 数字化革命3.1 模拟信号采样1
　　3.1.1 Whittaker采样定理
　　3.1.2 混叠
　　3.1.3 推广的采样定理
　　3.2 离散时不变滤波器1
　　3.2.1 脉冲响应与传递函数
　　3.2.2 傅里叶级数
　　3.3 有限信号1
　　3.3.1 循环卷积
　　3.3.2 离散傅里叶变换
　　3.3.3 快速傅里叶变换
　　3.3.4 快速卷积
　　3.4 离散图像处理1
　　3.4.1 二维采样定理
　　3.4.2 离散图像滤波
　　3.4.3 循环卷积与傅里叶基
　　3.5 习题第4章 时频会师4.1 时频原子1
　　4.2 窗口傅里叶变换1
　　4.2.1 完备性与稳定性
　　4.2.2 窗数的选取2
　　4.2.3 离散窗口傅里叶变换2
　　4.3 小波变换1
　　4.3.1 实小波
　　4.3.2 解析小波
　　4.3.3 离散小波2
　　4.4　　瞬时频率
　　4.4.1 窗口傅里叶脊
　　4.4.2　　小波脊
　　4.5　　二次时频能量1
　　4.5.1　Wigner-Ville分布
　　4.5.2 干扰性和非负性
　　4.5.3 Cohen类2
　　4.5.4 离散Wigner-Ville分布的计算2
　　4.6 习题第5章 框架5.1 框架原理
　　5.1.1 框架定义与采样
　　5.1.2 拟逆
　　5.1.3 逆框架计算
　　5.1.4 框架投影子与去噪
　　5.2 窗口傅里叶框架2
　　5.3 小波框架2
　　5.4 平移不变性1
　　5.5 二进小波变换2
　　5.5.1 小波设计
　　5.5.2 "a Trous算法"
　　5.5.3 用于视觉的有向小波3
　　5.6 习题第6章 小波聚焦6.1 Lipschitz正则性1
　　6.1.1　Lipschitz的定义与傅里叶分析
　　6.1.2　小波消失矩
　　6.1.3　用小波度量正则性
　　6.2　小波变换模极大
　　6.2.1　奇异性检测
　　6.2.2　从二进小波极大重构信号3
　　6.3　多尺度边缘检测2
　　6.3.1 图像的小波极大2
　　6.3.2 快速多尺度边缘计算3
　　6.4 多分形2
　　6.4.1 分形集与自相似函数
　　6.4.2 奇异谱3
　　6.4.3 分形噪声3
　　6.5 习题第7章 小波基7.1　正交小波基1
　　7.1.1 多分辨率逼近
　　7.1.2 尺度函数
　　7.1.3　共轭镜像滤波器
　　7.1.4　最终得到哪些正交小波
　　7.2　小波基类1
　　7.2.1 选择小波
　　7.2.2　香农、Meyer和Battle-Lemarie小波
　　7.2.3 Daubechies紧支集小波
　　7.3 小波和滤波器组1
　　7.3.1 快速正交小波变换
　　7.3.2 完全重构滤波器组
　　7.3.3 I2(Z）2的双正交基
　　7.4 双正交小波基2
　　7.4.1 双正交小波基的构造
　　7.4.2 双正交小波设计2
　　7.4.3 紧支集双正交小波2
　　7.4.4 提升小波3
　　7.5 区间上的小波基2
　　7.5.1 周期小波
　　7.5.2 折叠小波
　　7.5.3 边界小波3
　　7.6 多尺度插值2
　　7.6.1　插值和采样定理
　　7.6.2　插值小波基3
　　7.7　可分离小波基1
　　7.7.1 可分离多分辨率
　　7.7.2　二维小波基
　　7.7.3　快速二维小波变换
　　7.7.4　更高维的小波基2
　　7.8 习题第8章 小波包与局部余弦基8.1　小波包2
　　8.1.1 小波包树
　　8.1.2　时频局部化
　　8.1.3　特殊小波包基
　　8.1.4　小波包滤波器组
　　8.2　图像小波包2
　　8.2.1　小波包四叉树
　　8。2.2　可分离滤波器组
　　8.3 块变换1
　　8.3.1 块基
　　8.3.2 余弦基
　　8.3.3 离散余弦基
　　8.3.4 快速离散余弦变换2
　　8.4　重叠正交变换2
　　8.4.1 重叠投影子
　　8.4.2 重叠正交基
　　8.4.3 局部余弦基
　　8.4.4 离散重叠变换
　　8.5 局部余弦树2
　　8.5.1 余弦基的二叉树
　　8.5.2 离散基的树
　　8.5.3 图像余弦四叉树
　　8.6 习题第9章 逼近9.1 线性逼近1
　　9.1.1 线性逼近的误差
　　9.1.2 线性傅里叶逼近
　　9.1.3 线性多分辨率逼近
　　9.1.4 Karhunen-Loeve逼近2
　　9.2 非线性逼近1
　　9.2.1 非线性逼近的误差
　　9.2.2 小波自适应网格
　　9.2.3 Besov空间3
　　9.3 小波图像逼近1
　　9.4 自适应基的选择2
　　9.4.1 最佳基和Schur凹性
　　9.4.2 快速最佳基的树搜索
　　9.4.3 小波包和局部余弦最佳基
　　9.5 追踪法逼近
　　9.5.1 基追踪法
　　9.5.2 匹配追踪法
　　9.5.3 正交匹配追踪法
　　9.6 习题第10章 估计即逼近10.1 贝叶斯方法与极小化极大方法2
　　10.1.1 贝叶斯估计
　　10.1.2 极小化极大估计
　　10.2 基下的对角估计2
　　10.2.1 用Oracle的对角估计
　　10.2.2 阈值估计
　　10.2.3 阈值加细3
　　10.2.4　小波阈值计算
　　10.2.5　最好的基阈值计算3
　　10.3　极小化极大最优性3
　　10.3.1 线性对角极小化极大估计
　　10.3.2　正交对称集合
　　10.3.3 用小波的近似极小化极大
　　10.4　恢复
　　10.4.1 任意高斯噪声下的估计
　　10.4.2 逆问题与解卷积
　　10.5 连贯性估计3
　　10.5.1 连贯性基阈值计算
　　10.5.2 连贯性匹配追踪
　　10.6 谱估计2
　　10.6.1 功率谱
　　10.6.2 近似Karhunen-Loeve搜索3
　　lo.6.3 局部稳定过程3
　　10.7 习题第11章 变换编码11.1 信号压缩2
　　11.1.1 现状
　　11.1.2　规范正交基下的压缩
　　11.2　量化失真率2
　　11.2.1 熵编码
　　11.2.2　标量量化
　　11.3 高比特率压缩2
　　11.3.1 比特分配
　　11.3.2 最优基与Karhunen-Loeve基
　　11.3.3 透明音频码
　　11.4 图像压缩2
　　11.4.1 确定性失真率
　　11.4.2 小波图像编码
　　11.4.3 块余弦图像编码
　　11.4.4 嵌入式变换编码
　　11.4.5 极小化极大失真率3
　　11.5 视频信号2
　　11.5.1 光流
　　11.5.2　EPEG视频压缩
　　11.6 习题附录A 数学知识补充A.1 函数与积分
　　A.2 Banach空间和Hilbert空间
　　A.3 Hilbert空间中的基
　　A.4 线性算子
　　A.5 可分空间和基
　　A.6 随机向量和协方差算子
　　A.7 Dirac函数附录B 软件工具箱B.1 WaveLab
　　B.2 LastWave
　　B.3 免费小波工具箱参考文献中英文人名对照表

　　Stephane Mallat是纽约大学Courant学院计算机科学系的教授，法国巴黎Ecole理工大学应用数学系的教授，并兼任麻省理工学院电子工程系以及特拉维夫大学应用数学系的客座教授。
　　1990年1EEE信号处理学会评选的论文奖。
　　1993年“Affred Sloan”数学研究基金。
　　1997年SPIE光学仪器工程师学会评选的杰出成就奖
　　1997年法国科学院评选的应用数学方面的“Blaise Pascal”奖

　　本书以十分直观和近乎谈话的方式，以信号处理的问题为背景，叙述了小波的理论和应用，使读者可以透过复杂的数学公式来窥探小波的精髓，而又不致陷入小波纯数学理论的迷官。
　　本书是按研究生教材的要求编写的，既可以让应用数学系的学生了解数学公式的工程意义，也可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述。对于小波理论与应用的研究人员，本书更是一本极具价值的参考书。