本書專注於一維小波變換的理論及應用，通過醫療、工業和軍事領域的信號分析實例，說明了小波變換在信號預處理、特征提取等方面的優勢，並采用模糊模式識別技術獲得了目標信號。本書的寫作過程中，力求用簡單的語言解釋復雜的理論，用實例說明小波變換和模式識別的實用價值，希望能將小波變換與人工智能技術、模式識別技術等有機地結合，為各種復雜繫統瞬態變化的波形信號分析和多種信號相互混疊的信號分離提供一個高精度分析的技術途徑和可使用的理論工具。

本書介紹了一維小波函數和小波變換原理，並重點介紹了小波變換在波 形信號分析中的工程應用。小波變換是傅裡葉分析方法之後出現的應用於信 號分析的新方法，尤其是一維小波變換具有信號噪聲分離和提取信號突變點 的特性，可以與人工智能技術相結合，應用於工業、醫學、軍事等多個領域 ，組成實時的故障檢測繫統、醫學診斷繫統和軍事上的監測識別繫統，具有 很高的實用價值。 本書從信號分析與處理的觀點出發，首先介紹了小波變換的基本概念、 原理，離散小波變換的應用；其次，針對一些實際信號采樣時間、處理目的 不同，用離散小波變換難以達到要求，本文重點介紹了連續小波的離散化原 理及計算機實現過程，並給出了相關程序；最後，本書將小波變換和人工智 能技術相結合，實際應用於工業、醫療、軍事等繫統中，介紹實際繫統和程 序。

第1章 緒論
1.1 基本概念
1.1.1 函數空間
1.1.2 正交繫
1.2 傅裡葉變換與短時傅裡葉變換
1.2.1 傅裡葉變換
1.2.2 短時傅裡葉變換
1.3 小結
第2章 小波分析
2.1 概述
2.1.1 小波定義
2.1.2 小波函數性質
2.2 常用小波函數
2.3 小波函數選擇原則
2.4 小波變換的發展及應用前景
2.4.1 小波理論與傅裡葉變換
2.4.2 小波理論的應用前景
2.5 小結
第3章 一維連續小波變換
3.1 小波變換概述
3.1.1 小波變換定義及基本概念
3.1.2 小波變換的性質
3.2 一維連續小波變換定義及性質
3.2.1 一維連續小波變換的定義
3.2.2 一維連續小波變換的特點
3.2.3 一維連續小波變換的基本性質
3.3 一維連續小波變換的重建
3.4 小結
第4章 一維離散小波變換
4.1 概述
4.2 離散小波及其變換
4.3 二進小波變換
4.4 多分辨率(多尺度)分析
4.4.1 多分辨率分解
4.4.2 尺度函數
4.5 離散小波函數
4.5.1 Daubechies小波函數
4.5.2 B樣條小波函數
4.6 小結：
第5章 連續小波變換的離散化處理
5.1 一維連續小波變換的簡化處理方法
5.2 一維連續小波的離散化及實現
5.2.1 一維連續小波的離散化原則
5.2.2 連續小波變換的計算機實現
5.3 Marr小波的離散化實例
5.3.1 Marr小波函數的離散化采樣
5.3.2 插值法求Marr小波函數
5.3.3 Marr小波變換的計算機實現
5.4 小結
第6章 小波變換在信號分析中的應用
6.1 在信號檢測中的應用
6.1.1 概述
6.1.2 小波變換奇異點和信號劇烈變化處的關繫
6.2 在血壓信號分析中的應用
6.2.1 概述
6.2.2 信號采樣
6.2.3 人體血壓信號的工程轉換
6.2.4 信號的邊緣延拓
6.2.5 Daubiches小波對信號的平滑作用
6.2.6 一維連續小波變換對信號進行特征提取
6.2.7 血壓信號特征提取的程序實現
6.2.8 小波變換圖形分析
6.3 小結
第7章 模式識別技術及應用
7.1 模式識別技術
7.1.1 概念
7.1.2 模式識別方法
7.1.3 模式識別發展及應用
7.2 模糊集合的基本概念
7.2.1 模糊集定義
7.2.2 模糊運算
7.2.3 模糊關繫與模糊變換
7.3 模糊識別技術的一些關鍵問題
7.3.1 模糊特征提取
7.3.2 建立隸屬函數
7.3.3 特征選擇和匹配分類
7.4 模糊模式識別常用的方法
7.4.1 基於*大隸屬原則的識別
7.4.2 基於擇近原則的識別
7.4.3 基於模糊等價關繫的模糊聚類分析
7.5 高/低血壓信號的模糊識別
7.5.1 確定特征提取後信號的模糊識別區間
7.5.2 確定舒張壓點
7.5.3 模糊識別收縮壓點
7.5.4 模糊匹配人體高低血壓值一
7.5.5 程序實現
7.6 小結
第8章 小波變換與模糊模式識別應用實例
8.1 動態電子血壓分析儀設計
8.2 電子動態血壓自動測量分析儀的單片機實現
8.2.1 繫統的硬件采集裝置
8.2.2 軟件實現
8.2.3 信號特征提取
8.3 反潛直升機目標特性的探測與識別
8.3.1 概述
8.3.2 反潛直升機空中輻射噪聲信號的探測
8.3.3 信號的特征提取
8.3.4 反潛直升機目標信號識別
8.4 小結
參考文獻