Matlab时域分析技术

内容介绍：

本书以Mathworks公司最新推出的matlab 7.0为平台，以时频分析工具箱和小波分析工具箱（wavelet toolbox）3.0版为基础，理论与实际相结合并侧重于工程应用，在简要介绍非平稳信号处理理论的基础上，重点说明了时频分析工具箱和小波分析工具箱的详细使用方法，并以信号、图像、医学、雷达、故障诊断等领域为例展示了如何应用Matlab的时频分析工具来解决工程中的实际问题，达到使读者快速入门的目的。

"第1部分 基础理论11
第1章 时频分析基本理论12
1.1 时频分析的基本概念12
1.1.1 非平稳随机信号12
1.1.2 时频分析的由来及分类13
1.1.3 瞬时频率和群延迟13
1.1.4 信号分辨率14
1.2 短时傅立叶变换15
1.2.1 基本概念15
1.2.2 基本性质17
1.2.3 窗函数的选择18
1.3 小波变换19
1.3.1 连续小波变换19
1.3.2 离散小波变换22
1.3.3 正交小波变换23
1.3.4 小波包24
1.3.5 小波变换和傅立叶变换的比较25
1.4 Wigner
Ville分布25
1.4.1 Cohen类时频分布26
1.4.2 Wigner
Ville分布定义及性质26
1.4.3 模糊函数26
1.4.4 交叉项问题27
1.5 Matlab简介27
1.5.1 Matlab的产生背景27
1.5.2 Matlab的强大功能28
1.5.3 Matlab语言特点29
第2部分 时频分析工具箱及其应用32
第2章 时频分析工具箱函数简介33
第3章 非平稳信号的一般处理35
3.1 计算瞬时频率和群延迟35
3.2 非平稳信号的生成40
3.2.1 信号产生函数的基本用法41
3.2.2 非平稳信号生成实例61
第4章 线性时频表示66
4.1 短时傅立叶变换66
4.1.1 相关的函数基本用法66
4.1.2 实例分析70
4.2 时间
尺度分析74
第5章 二次型时频表示75
5.1 谱图75
5.2 Cohen类时频分布79
5.2.1 Wigner
Ville分布79
5.2.2 伪Wigner
Ville分布82
5.2.3 Cohen类时频分布85
5.2.4 其他重要的能量分布91
5.3 Affine类时频分布101
5.3.1 尺度图101
5.3.2 乘积核分布103
5.3.3 Affine类平滑伪Wigner分布104
5.3.4 局部化双频核函数分布108
第6章 时频分布处理116
6.1 时频分布的重排116
6.1.1 谱图的重排116
6.1.2 Cohen类时频分布的重排121
6.1.3 Affine类时频分布的重排125
6.2 时频图像的信息提取127
6.2.1 矩和边缘特性127
6.2.2 干扰项中的相位信息133
6.2.3 Renyi信息135
6.3 Wigner
Hough变换136
6.3.1 Hough变换136
6.3.2 W
H变换137
第7章 时频分析在信号处理中的应用141
7.1 引言141
7.2 信号检测141
7.2.1 暂态信号检测142
7.2.2 线性调频信号的检测和估计144
7.3 语音信号处理149
7.3.1 短时能量150
7.3.2 端点检测152
7.3.3 语音识别154
7.4 医学信号处理156
7.4.1 时频分析在心电图(ECG)信号处理中的应用157
7.4.2 时频分析在心音(PCG)信号处理中的应用161
7.4.3 时频分析在脑电图(EEG)信号处理中的应用166
7.5 合成孔径雷达(SAR)信号处理168
7.5.1 基本原理168
7.5.2 例程分析169
第8章 时频分布在故障诊断中的应用172
8.1 引言172
8.2 时频分布在轴承故障诊断中的应用173
8.2.1 计算正常轴承信号的Choi
Williams分布173
8.2.2 Choi
Williams分布用于轴承外环故障诊断175
8.2.3 Choi
Williams分布用于轴承滚动体故障诊断177
8.3 时频分布在齿轮故障诊断中的应用180
8.3.1 正常齿轮信号的伪Wigner
Ville分布180
8.3.2 伪Wigner
Ville分布用于齿轮点蚀故障诊断182
8.3.3 伪Wigner
Ville分布用于齿轮裂纹故障诊断184
第3部分 小波工具箱及其应用188
第9章 Matlab小波工具箱189
9.1 小波工具箱函数简介189
9.1.1 小波通用函数192
9.1.2 小波函数198
9.1.3 一维连续小波变换的函数简介202
9.1.4 一维离散小波变换的函数简介203
9.1.5 一维平稳小波变换的函数简介208
9.1.6 二维离散小波变换的函数简介209
9.1.7 二维平稳小波变换的函数简介213
9.1.8 小波包分析的函数简介214
9.1.9 小波降噪和压缩函数简介218
9.1.10 小波包降噪和压缩函数简介223
9.1.11 小波工具箱其他应用函数简介224
9.2 Matlab小波分析的图形实现226
9.2.1 小波GUI中的小波和小波包显示227
9.2.2 小波GUI中的信号和图像延拓228
9.2.3 一维小波变换229
9.2.4 二维小波变换239
9.3 自定义小波基函数的添加242
9.3.1 准备工作242
9.3.2 添加一个新小波函数244
9.3.3 添加新小波函数之后244
第10章 小波变换在信号处理中的应用245
10.1 小波分解在信号分析中的应用实例245
10.1.1 含噪的三角波与正弦波的组合245
10.1.2 含噪的多项式信号249
10.2 小波变换在信号降噪和压缩中的应用252
10.2.1 信号降噪252
10.2.2 信号压缩260
10.3 小波分析在电力负载信号处理中的应用261
10.3.1 信号分解261
10.3.2 暂态信号检测264
10.3.3 传感器故障检测265
10.3.4 奇异点定位和消除267
第11章 小波变换在图像处理中的应用270
11.1 基本原理270
11.1.1 基于小波变换的图像分解和重构270
11.1.2 图像边界的基本处理方法271
11.2 Matlab基本图像类型及相互转换272
11.2.1 Matlab的基本图像类型272
11.2.2 Matlab图像类型的相互转换273
11.2.3 例程分析275
11.3 小波分析在图像消噪中的应用277
11.3.1 基本原理277
11.3.2 例程分析278
11.4 小波分析在图像压缩中的应用281
11.4.1 基本原理281
11.4.2 例程分析281
11.5 小波分析在图像平滑中的应用285
11.5.1 基本原理285
11.5.2 例程分析285
11.6 小波分析在图像增强中的应用287
11.6.1 基本原理287
11.6.2 例程分析287
11.7 小波分析在图像融合中的应用288
11.7.1 基本原理288
11.7.2 例程分析289
11.8 小波变换在数字水印中的应用291
11.8.1 基本原理292
11.8.2 例程分析293
第12章 小波包在信号处理中的应用298
12.1 引言298
12.2 小波包树的管理299
12.2.1 从命令行显示小波包树299
12.2.2 从图形用户接口(GUI)绘制小波包树301
12.2.3 对小波包设置阈值303
12.3 小波包在信号时频分析中的应用305
12.3.1 δ信号的小波包分析305
12.3.2 正弦信号的小波包分析306
12.3.3 变频信号的小波包分析308
12.3.4 调频信号的小波包分析310
12.4 小波包在信号消噪中的应用312
12.4.1 基本原理312
12.4.2 例程分析312
12.5 小波包在信号压缩中的应用313
12.5.1 基本原理313
12.5.2 例程分析314
第13章 小波包在图像处理中的应用316
13.1 引言316
13.2 小波包在图像消噪中的应用316
13.2.1 基本原理316
13.2.2 例程分析317
13.3 小波包在图像压缩中的应用320
13.3.1 基本原理320
13.3.2 例程分析320
13.4 小波包在图像边缘检测中的应用322
13.4.1 基本原理322
13.4.2 例程分析323
第14章 小波分析在交通领域中的应用326
14.1 引言326
14.2 小波变换在汽车变速器轴承故障诊断中的应用327
14.2.1 轴承外环故障诊断327
14.2.2 轴承滚动体故障诊断332
14.3 小波变换在汽车变速器齿轮故障诊断中的应用334
14.4 小波变换在路面不平度分析中的应用337
14.4.1 路面不平度的数值模拟337
14.4.2 路面不平度的小波分析338
14.5 小波变换在车辆非平稳振动分析中的应用342
14.5.1 四轮路面输入的数值仿真342
14.5.2 车辆振动的小波分析346
第15章 Matlab提升小波变换与应用初步350
15.1 提升小波变换的基本原理350
15.1.1 提升算法350
15.1.2 提升框架下的整数小波变换351
15.2 Matlab提升小波变换函数352
15.3 Matlab提升小波变换的实现技术358
15.3.1 一维提升小波变换358
15.3.2 二维提升小波变换359
15.3.3 一维提升小波反变换360
15.3.4 二维提升小波反变换360