基于零树的小波图像编码

通过对零树编码的小波图像编码算法以及算术编码的研究。利用基于零树的小波图像编码方法实现预定比例的图像压缩，从而减少存储空间，有利于图像的传输。     

矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

基于小波分析的功能磁共振图像的去噪预处理

对基于小波分析的fMRI去噪作了较具体的论述，并在Donoho和Johnstone的Hard函数及Soft函数基础上提出了更合适的Hard—Soft函数．从结果分析看，Hard—Soft函数比Soft函数在保留图像细节上占优，而去噪性能比Hard函数要好．因而能够在图像去噪和保护信息上达到更好的均衡，克服了Hard函数和Soft函数的两个极端状况．     

二相编码信号调制分析与识别

针对采用脉冲压缩体制的低截获概率雷达的应用场合,提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法。该算法基于信号的时频分析(小波分析和短时傅里叶变换),利用小波变换的相位尺度和载波尺度的模极大值特征辨识信号的相位调制规律,因而在无需计算全部小波系数的情况下,可快速地获得信号的数学模型,为算法在实际中的应用提供了良好的条件。给出了应用该方法的具体步骤,通过计算机仿真实验证明该算法的有效性。     

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点，并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法，在编码中，对不同层次小波系数分配不同的量化位，可灵活、方便地控制重构话音的质量，以汉语语音音节为例的实验表明，在16kbps的编码数据率时，重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同。     

低信噪比神经元锋电位信号的分类方法

基于离散序列小波变换和主元分析，对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测，获得尖峰信号样本，对每个样本进行离散序列小波变换之后，再对小波变换系数进行主元分析，选取主元进行聚类，实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析，并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明，在低信噪比情况下，该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。     

基于小波脊的MDOF系统的模态参数识别

将小波理论应用于多自由度(MDOF,multi degree of freedom)系统的模态参数的识别中,首先对MD OF系统的响应函数作基于Morlet小波的时频分解,再由小波系数模的局部极大值求得小波脊,最后求出MDOF系统的各阶模态的固有频率及阻尼比.文中给出了实例,进行了计算说明,结果表明了该方法的有效性.     

呼和浩特市80余年气温序列的小波分析

利用小波变换时域局部性的特点，对呼和浩特市1915～2000年冬季和全年的平均气温时间序列资料进行了小波分析。研究了呼和浩特市在不同时间尺度上的气温状况，指出气温变化的阶段性、周期性和突变性等特征，揭示了长期的气温变化规律，呼和浩特市冬季气温时间序列主要存在7年左右和2～3年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，较为明显的气温突变点位于1933年、1955年、1975年和1993年左右；全年平均气温时间序列主要存在13年左右和5年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，气温突变点位于1930年和1970年左右，有一个明显的偏冷期。预测呼和浩特市冬季和全年气温在较大的时间尺度上将继续维持偏暖的趋势。     

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。     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．