基于小波变换的图像边界问题的研究

首先简要地介绍了一维信号对称边界延拓方式及二维信号双正交小波分解重构算法，然后在一维信号边界延拓方式的基础上，研究了在小波变换过程中，当高、低通滤波器长度为奇数且关于0对称时，数字图像能够精确重构的边界延拓问题。给出了数字图像的小波变换及边界延拓的步骤。最后，通过仿真实例验证了该对称边界延拓方式能够保证数字图像在小波变换中精确重构。     

二维图像小波分析的滤波器设计

滤波器的设计是实现二维图像小波分析的关键。在研究图像信号特征和一维小波变换理论的基础上，根据图像信号邻近像素的相关性提出了一种准对称边界延拓方法，用一维小波变换实现了二维离散小波变换，同时，在理论上证明了行的反向数据流的离散小波变换也是反向的，离散细节信号除反向外并改变符号的性质，并利用双正交滤波器的对称性建立了一种实现二维离散小波变换的滤波器结构，实现证明此方法有较好的图像重构性和信噪比。     

基于小波变换的图像压缩算法

根据小波变换系数分布的特性,提出了小波变换的图像无损压缩算法、高保真压缩算法和大尺寸图像压缩的解决方案,提出了双正交小波变换的边界处理方法,解决了精确重建问题。     

巴特沃斯小波构造与应用研究

讨论了小波与正交滤波器组的相互构造关系，以及由正交滤波器组构造小波所要满足的正规性条件，分析比较了由有限冲激响应（FIR）滤波器组构造出的小波与无限冲激响应（IIR）滤波器组构造出的小波，将基于IIR滤波器组的7阶巴特沃斯小波与基于FIR滤波器的Daubechies小波在信号降噪中中的效果进行了比较，得到了低阶IIR滤波器组构造的小波可以与高阶FIR滤波器组构造出的小波分析效果相似，证明Daubechies小波作为小波变换的一个分支，可以在数字信号处理中得到良好的应用。     

多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布.变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布.     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

小波滤波器幅频特性的研究

在小波变换的实际应用中,希望小波滤波器具有良好的选频特性。文章由常用几种滤波器系数分析和计算它们的幅频特性,给出各级小波滤波器中心频率的表达式。运用小波变换,对信号进行正交分解测量电功率,并讨论滤波器幅频特性混叠对测量结果的影响,指出必须构造频域特性良好的小波函数,以改善检测精度。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

光学小波变换中的Mexican—hat小波母函数特性

分析了一种可以用于光学小波滤波器的Mexican-hat小波母函数（墨西哥帽状小波），讨论了其时－频局部化特性、容许性条件（重建条件）、正则性阶数、正交性等性质，纠正了许多文献中关于二维母小波非张量积形式由一维母小波函数直接旋转得到的错误，证明了Mexican-hat小波不能用作传统的计算机离散小波变换母函数，但用于采用光学方法实现二维小波变换则有很好的能量集中特性。     

用小波变换实现电子耳蜗CIS语音信号的处理

为克服以往滤波器组参数调整复杂问题和实现电子耳蜗语音处理的快速数字化计算,提出了将小波变换应用于电子耳蜗的语音处理。介绍了电子耳蜗的机理及连续交替取样（ Ｃ Ｉ Ｓ）语音信号处理方案,并对耳蜗的频率分析特性与小波变换的时间—尺度分析特点进行了比较; 讨论了用小波变换实现 Ｃ Ｉ Ｓ语音信号处理方案的方法及仿真结果,给出尺度的选择依据,并与滤波器组的分析方法进行了比较。结果表明,用小波变换实现电子耳蜗的 Ｃ Ｉ Ｓ语音信号处理方案是可行的     

基于小波变换的自适应滤波器消除ECG中基线漂移

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，其参考信号选择原始信号经小波分解后的高频部分。该滤波器可有效消除心电信号中基线漂移。经ＭＩＴ／ＢＩＨ心电数据库检验，取得满意的结果。     

基于小波图像编码中的边界延拓方法分析

当利用小波对二维图像信号进行变换时,会遇到因为图像信号是有限的问题而必须进行边界延拓。分析了各边界延拓方法的利弊和选择方法。给出将高、低频信号组织在一起进行研究的方法,举出几种不论信号长度为奇数还是偶数．都能在系数不扩充的情况下精确重构的例子。并予以证明。     

多小波图像编码中前置滤波器的设计

本文研究多小波图像编码中前置滤波器的设计,多小波变换涉及矢量滤波,普通的信号（即标量信号）要通过一个前置滤波器转化为矢量信号,才能进行多小波变换,本文根据图像信号的特点,结合现有的二种前置滤波器,提出了一种新的前置滤波方法,实验数据表明,这种新的前置滤波器优于现有的二种前置滤波器,因而为提高图像压缩比创造了条件。     

提升小波变换二叉树图像编码算法

为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.     

基于小波分析理论及其数字滤波的应用研究

系统分析了小波变换的物理意义和特点,包括积分小波变换、二进小波变换和小波的分解重构。并进一步将小波变换原理应用于微机保护数字滤波器。可得出基于小波变换的微机保护数字滤波器具有傅里叶变换不可比拟的优越性,可以准确地滤除信号中的直流分量和高频分量。     

两通道滤波器组和离散序列的小波变换

多抽样率滤波器组理论和离散时间序列的小波变换有着密切关系.笔者从信号处理的角度研究了离散时间序列的小波变换利用树状滤波器组实现的方法,分析了两通道共轭正交镜象滤波器组理论及滤波器设计,离散时间序列的正交小波变换的快速实现以及正交小波的构造,指出了其内在联系,最后举例说明了正交小波变换通过共轭正交镜象滤波器组来实现信号分解和重构的全过程.     

基于小波分析理论及其数字滤波的应用研究

系统分析了小波变换的物理意义和特点,包括积分小波变换、二进小波变换和小波的分解重构.并进一步将小波变换原理应用于微机保护数字滤波器. 可得出基于小波变换的微机保护数字滤波器具有傅里叶变换不可比拟的优越性,可以准确地滤除信号中的直流分量和高频分量.     

基于小波变换的Radon变换反演

采用小波取样定理和共轭正交小波变换两种方法进行了Radon变换的反演计算 ,并对不光滑函数的反演计算进行了深入讨论。理论和实例证明 ,基于小波变换的Radon变换反演算法便于计算并能高精度重构原信号。     

基于小波模极大值的信号重建

信号重建在工程技术中有很多应用,目前有多种信号重建的方法,如Naquist法、小波变换法等等。本文首先阐述小波理论,分析了模极大值与小波系数之间的内在关系,然后说明利用小波模极大值作信号重建的交替投影算法,最后用仿真说明利用小波变换的模极大值原理重构信号的实际意义。