3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结

◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结

§6.8 希尔伯特变换（Hilbert） §6.9 调制与解调 §6.10 激励和响应的功率谱和能量谱

4.0 引言 4.1 非周期信号的表示（连续时间傅里叶变换） 4.2 周期信号的傅里变换 4.3 连续傅里叶变换的性质 4.4 卷积性质 4.5 相乘性质 4.6 傅立叶变换性质和基本傅里叶变换对列表 4.7 由线性常系数微分方程表征的LTI系统

一、预备知识 二、双线性变换 三、低通IIR滤波器设计 四、高通、带通、带阻IIR数字滤波器设计 五、IIR滤波器的谱变换 六、基于加窗傅立叶级数的FIR滤波器设计 七、数字滤波器的计算机辅助设计 八、用Matlab进行数字滤波器设计

一、预备知识 二、双线性变换 三、低通R滤波器设计 四、高通、带通、带阻IIR数字滤波器设计 五、IR滤波器的谱变换 六、基于加窗傅立叶级数的FIR滤波器设计 七、数字滤波器的计算机辅助设计 八、用 Matlab进行数字滤波器设计

正交函数系、傅氏级数及其收敛条件、周期信号的对称性与傅氏级数的关系、常见周期信号的频谱特性、非正弦周期电路、周期信号的有效值和平均功率、从傅氏级数到傅氏变换

小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学 工具，是继 110 多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破，无论是对古老的 自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。 小波理论是应用数学的一个新领域。要深入理解小波理论需要用到比较多的数学知识