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简介
小波分析是近10年来在科学技术领域倍受关注的一门新学科，它不仅有完整的数学理论作支撑，同时又有广泛的应用工程背景，对信号处理、图像识别、通信、遥感、地球物理、控制系统和生物医学工程等都有重大影响。文本分析和文字的识别是模式识别中非常重要的应用之一。让计算机进行文本的分析和进行文字的特征提取、识别是科学家一直努力的目标。但是用小波分析来进行文本的分析和进行文字特征提取和识别还是新的尝试。现有的工作已表明小波在模式识别中具有强大的生命力。本书内容包括；小波及其工程意义，连续小波变换及实例，离散小波变换及实例，小波框架及其应用，多小波和预处理，小波提升技术，小波文本分析，小波用于文字的识别。
目录
第一章 理解小波
1．1 hilbert空间l2(r)
1．2 空间的基底与变换
1．3 fourier变换与时频分析
1．4 haar变换——一个简单的小波变换
1．5 小波分析——文本文字处理中有效的数学工具
第二章 多分辨分析
2．1 理解多分辨分析
2．2 双尺度方程
2．3 小波与共轭镜像滤波器
2．4 离散小波变换(mallat算法)实现的技术问题讨论
第三章 常用小波基
3．1 小波基的数学特征
3．2 正交小波基
3．3 非正交小波基
第四章 基本小波基的推广
4．1 二维小波变换
4．2 区间小波
4．3 双正交小波的提升
4．4 插值小波
.4．5 多小波变换
第五章 利用连续小波变换进行文字(模式)的轮廓提取
5．1 连续小波变换
5．2 利用小波变换的模极大值进行边界提取
5．3 计算ws f(x)和ws f(x，y)
5．4 利用小波变换提取文字轮廓和去除背景
第六章 小波分析在文本文字处理中的应用
6．1 基于多尺度小波纹理分析的文字种类自动识别
6．2 利用图像伪运动小波分解进行灰度背景文档的文
本提取
6．3 基于小波和调和变换的文字的几何扭曲与恢复
6．4 利用小波变换进行失真文字的融合
6．5 用b—样条小波进行汉字字符处理
6．6 利用小波分解子模式和分形维数进行文字的特征
提取
参考文献
索引
1．1 hilbert空间l2(r)
1．2 空间的基底与变换
1．3 fourier变换与时频分析
1．4 haar变换——一个简单的小波变换
1．5 小波分析——文本文字处理中有效的数学工具
第二章 多分辨分析
2．1 理解多分辨分析
2．2 双尺度方程
2．3 小波与共轭镜像滤波器
2．4 离散小波变换(mallat算法)实现的技术问题讨论
第三章 常用小波基
3．1 小波基的数学特征
3．2 正交小波基
3．3 非正交小波基
第四章 基本小波基的推广
4．1 二维小波变换
4．2 区间小波
4．3 双正交小波的提升
4．4 插值小波
.4．5 多小波变换
第五章 利用连续小波变换进行文字(模式)的轮廓提取
5．1 连续小波变换
5．2 利用小波变换的模极大值进行边界提取
5．3 计算ws f(x)和ws f(x，y)
5．4 利用小波变换提取文字轮廓和去除背景
第六章 小波分析在文本文字处理中的应用
6．1 基于多尺度小波纹理分析的文字种类自动识别
6．2 利用图像伪运动小波分解进行灰度背景文档的文
本提取
6．3 基于小波和调和变换的文字的几何扭曲与恢复
6．4 利用小波变换进行失真文字的融合
6．5 用b—样条小波进行汉字字符处理
6．6 利用小波分解子模式和分形维数进行文字的特征
提取
参考文献
索引
小波分析与文本文字识别
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