信號(hào)處理新方法導(dǎo)論

緒論
第1章 自適應(yīng)信號(hào)處理
1.1 引言
1.2 自適應(yīng)信號(hào)分離理論及算法
1.2.1 自適應(yīng)回波消除理論
1.2.2 自適應(yīng)噪聲消除理論
1.2.3 盲信號(hào)分離的基本理論與算法
1.3 自適應(yīng)信道均衡理論
1.3.1 自適應(yīng)均衡器的結(jié)構(gòu)類(lèi)型
1.3.2 自適應(yīng)均衡算法
1.3.3 盲均衡
1.3.4 小波變換的自適應(yīng)均衡器算法
1.3.5 自適應(yīng)均衡器在全數(shù)字HDTV中的應(yīng)用
1.3.6 自適應(yīng)均衡器在離散多音頻調(diào)制技術(shù)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章 信號(hào)估計(jì)理論
2.1 引言
2.1.1 一般回顧
2.1.2 由多幅低分辨率圖像重構(gòu)成一幅高分辨率圖像的理論及方法
2.2 半盲及盲圖像超分辨率恢復(fù)
2.2.1 缺損圖像“遠(yuǎn)程匹配”方法
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和進(jìn)化算法方法
2.2.3 盲圖像恢復(fù)方法回顧
2.3 視頻圖像的超分辨率重構(gòu)
2.3.1 問(wèn)題描述
2.3.2 超分辨率重構(gòu)的頻域方法
2.3.3 超分辨率重構(gòu)的空間域方法
2.3.4 超分辨率重構(gòu)算法的比較
2.4 基于壓縮域的視頻圖像超分辨率重構(gòu)
2.4.1 視頻和圖像壓縮后出現(xiàn)的新問(wèn)題
2.4.2 問(wèn)題描述
2.4.3 基于壓縮域的超分辨率重構(gòu)算法
2.5 盲圖像的復(fù)原
2.5.1 確定性分析方法
2.5.2 隨機(jī)性分析方法
2.5.3 對(duì)于圖像復(fù)原中信息量的一些討論
2.5.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 多分辨率分析理論
3.1 引言
3.2 高斯塔式分解和拉普拉斯塔式分解
3.3 小波變換的基本概念
3.3.1 連續(xù)小波變換
3.3.2 離散小波變換
3.4 基于小波的多分辨率分析
3.4.1 尺度函數(shù)和信號(hào)逼近子空間
3.4.2 小波函數(shù)和細(xì)節(jié)空間
3.4.3 多分辨率信號(hào)分解小波表達(dá)式
3.4.4 二維多分辨率信號(hào)分析
3.5 多分辨率分析理論在信號(hào)處理中的應(yīng)用
3.5.1 信號(hào)奇異性和圖像多尺度邊緣分析
3.5.2 小波域信號(hào)去噪
3.5.3 多分辨率圖像復(fù)原
參考文獻(xiàn)
第4章 信號(hào)的分形分析理論
4.1 引言
4.2 分形理論基礎(chǔ)
4.2.1 分形維數(shù)
4.2.2 迭代函數(shù)系統(tǒng)IFS
4.2.3 分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)
4.3 分形信號(hào)模型與分形插值
4.3.1 IFS分形插值
4.3.2 FBM分形插值
4.4 信號(hào)分形分析及處理
4.4.1 基于分形維數(shù)的分形信號(hào)分析
4.4.2 信號(hào)多重分形分析
4.5 分形理論在語(yǔ)音和圖像信號(hào)分析中的應(yīng)用
4.5.1 語(yǔ)音分割和語(yǔ)音識(shí)別分形方法
4.5.2 圖像紋理分形分析
4.5.3 圖像邊緣檢測(cè)的多重分形方法
4.6 基于遠(yuǎn)程相關(guān)性的圖像處理技術(shù)
4.6.1 基于遠(yuǎn)程相關(guān)性的圖像恢復(fù)基本方法
4.6.2 匹配映射算法參數(shù)求解
參考文獻(xiàn)
第5章 子帶分解與合成理論
5.1 引言
5.2 子帶信號(hào)重構(gòu)原信號(hào)的理論
5.2.1 分解濾波器的設(shè)計(jì)原則
5.2.2 子帶間相關(guān)性的討論
5.2.3 子帶預(yù)測(cè)及信號(hào)重構(gòu)
5.2.4 實(shí)驗(yàn)實(shí)例
5.2.5 一些問(wèn)題的討論
5.2.6 子帶信息討論
5.3 形態(tài)金字塔與形態(tài)小波
5.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
5.3.2 形態(tài)金字塔
5.3.3 金字塔變換
5.3.4 形態(tài)金字塔理論
5.3.5 形態(tài)小波
5.3.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 混沌及其應(yīng)用
6.1 引言
6.1.1 混沌的歷史和數(shù)學(xué)定義
6.1.2 混沌理論體系
6.1.3 混沌的特征、產(chǎn)生途徑與應(yīng)用
6.2 混沌信號(hào)的通信
6.2.1 混沌通信原理
6.2.2 混沌同步原理
6.2.3 基于混沌同步的保密通信
6.2.4 非同步的混沌通信
6.3 腦電信號(hào)的混沌分析
6.3.1 腦電圖簡(jiǎn)介
6.3.2 腦電信號(hào)的提取
6.3.3 腦電信號(hào)的混沌性
6.3.4 腦電信號(hào)的混沌分析
6.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介及其應(yīng)用
6.4.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
6.4.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6.4.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在通信中的應(yīng)用
6.4.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展與展望
參考文獻(xiàn)