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商品簡介
作者簡介
序
目次
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《分量分解新型變換及其應用研究》比較全面地綜述了分量分解在信號變換或信號分解、圖像變換或圖像分解等相關領域內的總體情況，主要內容如下。第1章重點介紹信號和信號變換的基本概念及分類。第2章重點對EMD進行深入理論分析，揭示IMF與單分量信號之間的關系，給出并證明EMD將多分量信號分解為多單分量信號的必要條件和充分條件等。第3章針對二維圖像的結構特點，介紹NLEMD、SBEMD和ASBEMD等算法，并給出它們的應用。第4章基于一維Hilbert和Bedrosian定理理論，介紹一種新的分量分解算法。第5章給出幾種二維Hilbert變換的定義，介紹它們的函數表達式，并給出基于聯合二維Hilbert變換的圖像分解方法，包括相關的理論推導證明和圖像分解實例。第6章把邊緣和梯度作為廣義極值，介紹廣義經驗模式分解算法。
《分量分解新型變換及其應用研究》既可作為信號處理、信息理論、計算機等相關專業人員的理論技術參考書，也可作為對應專業本科生和研究生的參考書。
《分量分解新型變換及其應用研究》既可作為信號處理、信息理論、計算機等相關專業人員的理論技術參考書，也可作為對應專業本科生和研究生的參考書。
作者簡介
徐曉剛，博士，浙江工商大學計算機與信息工程學院教授、博士生導師，之江實驗室研究員。主要從事信號處理、視頻分析、人工智能等方面的研究和教學工作。主持完成國家重大專項子課題、國家自然科學基金項目、國防重大專項等20余項，主持研發的可視化產品和視頻分析產品已經應用於百余家單位。擔任多項國家重大專項組專家，IEEE、《計算機學報》、《中國圖象圖形學報》等國內外期刊及會議審稿專家，國家自然科學基金項目評審專家。在IEEE、Pattern Recognition、IET、《自動化學報》等國內外期刊及會議發表論文100余篇，出版專著和教材10部，獲得發明專利10余項。
徐冠雷，博士，浙江工商大學計算機與信息工程學院副教授，主要從事信號處理、圖像處理、人工智能等方面的研究和教學工作。主持並參與國家自然科學基金項目4項，主持省部級科研課題10項。擔任IEEE Transactions on Signal Processing、Mechanical Systems and Signal Processing、Signal Processing、IET Image Processing等國內外期刊及會議審稿專家，國家自然科學基金項目評審專家。在IEEE、PatternRecognition、IET、《自然科學進展》、《數學物理學報》等國內外期刊及會議上發表學術論文80余篇，出版專著和教材4部，獲得發明專利4項。
王勛，博士，浙江工商大學計算機與信息工程學院院長、教授、博士生導師，計算機科學與技術浙江省學科帶頭人，可視媒體大數據技術浙江省工程實驗室主任。主要從事移動圖形計算、虛擬現實、計算機視覺、圖像與視頻處理、智能信息處理與可視分析等方面的研究和教學工作。主持承擔國家重點研發計劃項目、國家重點自然科學基金等項目30余項。入選國家“百千萬人才工程”，獲***有突出貢獻中青年專家稱號，浙江省“萬人計劃”教學名師，浙江省新世紀“151人才工程”首層次。擔任The IEEE Intelligent Informatics Bulletin、Transactions on Edutainment、International Journal of Data Mining and Bioinformatics等期刊副主編和編委，國家自然科學基金項目評審專家。在IEEE、Pattern Recognition、CVPR等期刊及會議上發表論文100余篇，出版專著3部，獲得發明專利30余項，其中美國發明專利3項，獲得省部級獎10余項。
徐冠雷，博士，浙江工商大學計算機與信息工程學院副教授，主要從事信號處理、圖像處理、人工智能等方面的研究和教學工作。主持並參與國家自然科學基金項目4項，主持省部級科研課題10項。擔任IEEE Transactions on Signal Processing、Mechanical Systems and Signal Processing、Signal Processing、IET Image Processing等國內外期刊及會議審稿專家，國家自然科學基金項目評審專家。在IEEE、PatternRecognition、IET、《自然科學進展》、《數學物理學報》等國內外期刊及會議上發表學術論文80余篇，出版專著和教材4部，獲得發明專利4項。
王勛，博士，浙江工商大學計算機與信息工程學院院長、教授、博士生導師，計算機科學與技術浙江省學科帶頭人，可視媒體大數據技術浙江省工程實驗室主任。主要從事移動圖形計算、虛擬現實、計算機視覺、圖像與視頻處理、智能信息處理與可視分析等方面的研究和教學工作。主持承擔國家重點研發計劃項目、國家重點自然科學基金等項目30余項。入選國家“百千萬人才工程”，獲***有突出貢獻中青年專家稱號，浙江省“萬人計劃”教學名師，浙江省新世紀“151人才工程”首層次。擔任The IEEE Intelligent Informatics Bulletin、Transactions on Edutainment、International Journal of Data Mining and Bioinformatics等期刊副主編和編委，國家自然科學基金項目評審專家。在IEEE、Pattern Recognition、CVPR等期刊及會議上發表論文100余篇，出版專著3部，獲得發明專利30余項，其中美國發明專利3項，獲得省部級獎10余項。
序
近年來，隨著通信技術、信息理論和計算機科學與技術的飛速發展，信號處理技術涵蓋了絕大多數的工程應用領域，而且對信號處理技術的要求越來越高。其中，信號變換，包括線性變換和非線性變換構成了信號處理技術和方法的主體，已成為信號處理的重要內容和基本工具，如Fourier變換、加窗Fourier變換、wavelet變換、Hilbert變換、雙線性變換（分布）、分數階Fourier變換、Hilbert-Huang變換等。另外，這些信號變換的本質，是按某種規則將混疊的複雜信號分量進行有效的分離或者分解，所以可以統一劃歸為分量分解，目的是清晰再現信號的各個獨立分量的特徵，實現分量分解後的有效操作。本書主要討論分量分解下的一些新型的信號變換方法，包括國內外近年來有關分量分解新的信號變換技術和方法，同時包含作者近幾年的部分最新研究成果。
本書比較全面地綜述了分量分解在一維信號變換、圖像分解等相關領域的總體研究情況，主要內容包括一維Hilbert-Huang變換及其相關內容、二維Hilbert-Huang變換及其相關內容、基於一維Hilbert變換的分量分解及其應用、基於二維Hilbert變換的分量分解及其應用和基於廣義極值的分量分解及其應用等。
具體內容安排如下。第1章為緒論，主要介紹信號和信號變換的相關內容。從第2章開始，重點對一維Hilbert-Huang變換中的EMD（empirical mode decomposition，經驗模式分解）進行理論分析，從理論上探討IMF（intrinsic mode function，內蘊模式函數）和單分量信號之間的關係，並給出重要的理論準則，包括給出並證明EMD將多分量信號分解為多單分量信號的必要條件和充分條件等。第3章針對二維圖像的結構特點，對二維Hilbert-Huang變換中的二維EMD進行理論分析，介紹幾種典型的二維經驗模式分解和應用分析，探討二維經驗模式分解的理論邊界條件。第4章則是基於一維Hilbert變換和Bedrosian定理理論的分量分解，介紹一種新的分量分解算法，並進行比對分析。第5章是第4章的擴展，首先給出幾種二維Hilbert變換的定義，介紹它們的函數表達式；然後通過聯合二維Hilbert變換進行圖像分量分解，包括相關的理論推導證明和圖像分解實例分析。第6章進一步推廣，把邊緣和梯度作為廣義極值，擴展傳統經驗模式分解的範疇，詳細介紹廣義經驗模式分解算法及其應用分析。
本書內容是作者多年來在對分量分解的研究基礎上總結當前最新研究成果完成的，重點是在多個國家自然科學基金（多維信號的Hilbert變換及其應用研究，60975016；廣義測不準原理理論及其應用研究，61002052；基於調制解調的圖像多分辨率分解方法，61273262；信號稀疏表示的廣義測不準原理研究，61471412；二維Bedrosian定理理論及其應用研究，61771020）研究成果的基礎上積累而成。
本書比較全面地綜述了分量分解在一維信號變換、圖像分解等相關領域的總體研究情況，主要內容包括一維Hilbert-Huang變換及其相關內容、二維Hilbert-Huang變換及其相關內容、基於一維Hilbert變換的分量分解及其應用、基於二維Hilbert變換的分量分解及其應用和基於廣義極值的分量分解及其應用等。
具體內容安排如下。第1章為緒論，主要介紹信號和信號變換的相關內容。從第2章開始，重點對一維Hilbert-Huang變換中的EMD（empirical mode decomposition，經驗模式分解）進行理論分析，從理論上探討IMF（intrinsic mode function，內蘊模式函數）和單分量信號之間的關係，並給出重要的理論準則，包括給出並證明EMD將多分量信號分解為多單分量信號的必要條件和充分條件等。第3章針對二維圖像的結構特點，對二維Hilbert-Huang變換中的二維EMD進行理論分析，介紹幾種典型的二維經驗模式分解和應用分析，探討二維經驗模式分解的理論邊界條件。第4章則是基於一維Hilbert變換和Bedrosian定理理論的分量分解，介紹一種新的分量分解算法，並進行比對分析。第5章是第4章的擴展，首先給出幾種二維Hilbert變換的定義，介紹它們的函數表達式；然後通過聯合二維Hilbert變換進行圖像分量分解，包括相關的理論推導證明和圖像分解實例分析。第6章進一步推廣，把邊緣和梯度作為廣義極值，擴展傳統經驗模式分解的範疇，詳細介紹廣義經驗模式分解算法及其應用分析。
本書內容是作者多年來在對分量分解的研究基礎上總結當前最新研究成果完成的，重點是在多個國家自然科學基金（多維信號的Hilbert變換及其應用研究，60975016；廣義測不準原理理論及其應用研究，61002052；基於調制解調的圖像多分辨率分解方法，61273262；信號稀疏表示的廣義測不準原理研究，61471412；二維Bedrosian定理理論及其應用研究，61771020）研究成果的基礎上積累而成。
目次
第1章 緒論
1．1 信號的變換類型
1．1．1 信號關係和分類
1．1．2 信號變換的類型劃分
1．2 有基變換
1．2．1 Fourier變換和加窗Fourier變換
1．2．2 時頻分析
1．2．3 wavelet變換
1．2．4 分數階Fourier變換
1．2．5 Hilbert變換
1．2．6 信號瞬時物理量
1．3 無基變換
1．3．1 Hilbert-Huang變換
1．3．2 Hilbert-Huang變換與Fourier變換的關係
1．4 書中主要內容及其關係
本章小結
第2章 一維Hilbert-Huang變換及應用
2．1 多分量EMD
2．1．1 EMD概述
2．1．2 EMD的局限性
2．1．3 多分量EMD的條件及判據
2．1．4 基於多尺度極值點的一維信號分解
2．2 最小二乘優化的EMD及時變FM信號的分析
2．2．1 時變FM信號EMD分解
2．2．2 最小二乘優化的FM信號EMD分解
2．2．3 FM信號分解實驗分析
2．3 時變信號輔助的EDM及時變AM-FM信號的分析
2．3．1 時變AM-FM信號EMD分解
2．3．2 AM-FM信號EMD分解
2．3．3 AM-FM信號分解實驗分析
2．4 噪聲的經驗模型與去噪
2．4．1 高斯噪聲IMF的經驗模式及統計特性
2．4．2 高斯噪聲IMF模型在去噪中的應用
2．4．3 仿真實驗
2．5 EMD的非均勻采樣解釋
2．5．1 非均勻采樣
2．5．2 EMD理論的非均勻采樣解釋
2．6 應用：基於多尺度極值的一維信號趨勢項快速提取
2．6．1 端點效應抑制
2．6．2 趨勢提取和正確性評估
2．6．3 實驗結果及分析
本章小結
第3章 二維Hilbert-Huang變換及應用
3．1 二維經驗模式分解概述
3．2 限鄰域經驗模式分解及應用
3．2．1 限鄰域經驗模式分解概述
3．2．2 圖像融合
3．2．3 圖像高動態壓縮
3．2．4 圖像增強
3．3 結構經驗模式分解及應用
3．3．1 結構經驗模式分解概述
3．3．2 四元譜分析
3．3．3 紋理分析
3．4 信號輔助的EMD及應用
3．4．1 信號輔助的經驗模式分解概述
3．4．2 ASBEMD特性分析
3．4．3 ASBEMD應用實例
3．5 二維信號基於多尺度極值點的分析與分解
3．5．1 現有二維極值點概念及查找方法
3．5．2 二維多尺度極值二叉樹結構及其建立
3．5．3 基於多尺度極值的FABEMD算法
3．5．4 實驗結果
3．6 二維EMD分量分解的本質
3．6．1 二維極值的稀疏性
3．6．2 實驗與分析
本章小結
……
第4章 基於一維Hilbert變換的分量分解及應用
第5章 基於二維Hilbert變換的分量分解及應用
第6章 其他分量分解的新型變換及應用
參考文獻
1．1 信號的變換類型
1．1．1 信號關係和分類
1．1．2 信號變換的類型劃分
1．2 有基變換
1．2．1 Fourier變換和加窗Fourier變換
1．2．2 時頻分析
1．2．3 wavelet變換
1．2．4 分數階Fourier變換
1．2．5 Hilbert變換
1．2．6 信號瞬時物理量
1．3 無基變換
1．3．1 Hilbert-Huang變換
1．3．2 Hilbert-Huang變換與Fourier變換的關係
1．4 書中主要內容及其關係
本章小結
第2章 一維Hilbert-Huang變換及應用
2．1 多分量EMD
2．1．1 EMD概述
2．1．2 EMD的局限性
2．1．3 多分量EMD的條件及判據
2．1．4 基於多尺度極值點的一維信號分解
2．2 最小二乘優化的EMD及時變FM信號的分析
2．2．1 時變FM信號EMD分解
2．2．2 最小二乘優化的FM信號EMD分解
2．2．3 FM信號分解實驗分析
2．3 時變信號輔助的EDM及時變AM-FM信號的分析
2．3．1 時變AM-FM信號EMD分解
2．3．2 AM-FM信號EMD分解
2．3．3 AM-FM信號分解實驗分析
2．4 噪聲的經驗模型與去噪
2．4．1 高斯噪聲IMF的經驗模式及統計特性
2．4．2 高斯噪聲IMF模型在去噪中的應用
2．4．3 仿真實驗
2．5 EMD的非均勻采樣解釋
2．5．1 非均勻采樣
2．5．2 EMD理論的非均勻采樣解釋
2．6 應用：基於多尺度極值的一維信號趨勢項快速提取
2．6．1 端點效應抑制
2．6．2 趨勢提取和正確性評估
2．6．3 實驗結果及分析
本章小結
第3章 二維Hilbert-Huang變換及應用
3．1 二維經驗模式分解概述
3．2 限鄰域經驗模式分解及應用
3．2．1 限鄰域經驗模式分解概述
3．2．2 圖像融合
3．2．3 圖像高動態壓縮
3．2．4 圖像增強
3．3 結構經驗模式分解及應用
3．3．1 結構經驗模式分解概述
3．3．2 四元譜分析
3．3．3 紋理分析
3．4 信號輔助的EMD及應用
3．4．1 信號輔助的經驗模式分解概述
3．4．2 ASBEMD特性分析
3．4．3 ASBEMD應用實例
3．5 二維信號基於多尺度極值點的分析與分解
3．5．1 現有二維極值點概念及查找方法
3．5．2 二維多尺度極值二叉樹結構及其建立
3．5．3 基於多尺度極值的FABEMD算法
3．5．4 實驗結果
3．6 二維EMD分量分解的本質
3．6．1 二維極值的稀疏性
3．6．2 實驗與分析
本章小結
……
第4章 基於一維Hilbert變換的分量分解及應用
第5章 基於二維Hilbert變換的分量分解及應用
第6章 其他分量分解的新型變換及應用
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