一类紧支撑正交多小波的显式构造

以所构造的正定矩阵为基础,给出了2尺度紧支撑正交多小波的构造方法,证明了当2尺度r重紧支撑正交多尺度函数的系数矩阵Pi是r×r阶可逆矩阵,存在正交矩阵A,使PiPTi与diag(λi,1,λi,2,…,λi,r)合同。算例的结果说明,当AT(2I-PiPTi)-1 PiPiTA是对角的正定矩阵时,可构造出2重紧支撑正交多小波函数。     

双向正交的加细函数及其对应双向小波的构造

给出双向正交的加细函数及其对应双向小波的构造方法．具体地，如果一个加细函数的面具mo（z）满足｜mo（z）｜^2＋｜mo（-z）｜^2≤1．则可以应用该面具构造一类双向9-交加细函数．更进一步，给出构造相应的双向正交的小波的显式公式．最后给出构造算例．     

基于区间小波的红外/可见光图像融合

针对红外和可见光图像的特点,结合V. Petrovic提出的融合方法,给出了一种改进的基于区间小波的图像融合算法. 按照V. Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔,对金字塔中的两个低通分量加权平均后进行反变换,得到融合图像. 目视观察和客观评价指标表明:算法取得了较好的融合效果,并且区间双正交小波融合效果好于区间正交小波,这符合双正交小波具有对称性,更适合图像处理的特性.     

基于免疫进化算法的小波神经网络的混沌优化设计

针对进化算法中的“退化”问题和小波神经网络的“维数灾”问题,将免疫算法和进化算法相结合,在引入混沌机制的基础上,提出了一种基于免疫进化算法的小波神经网络混沌优化设计方法。该方法既充分发挥了小波神经网络的快速性,又充分利用了免疫算法的全局性、适应性等特点。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于暂态分析的选线方法

在小电流系统中，利用稳态零序电流分析单相接地故障时的选线精度不够理想。针对这一问题，采用负序分量，结合小波变换技术建立了基于暂态电气量的选线方法，选线过程采用相对值建立判据。研究表明，此方法受中性点接地方式影响较小，具有较好的选线精度。     

有限区间上标准正交周期样条小波基的构造

运用非负整数次Ｂ样条函数构造了具有了任意正则性的标准正交周期样条小波基,得到了小波函数ψｎ,ｍｐ（ｘ）的解析表达式,并给出了Ｈｉｌｂｅｒｔ函数的空间Ｌ２［０,Ｔ］１个有效的小波分解和重构算法．     

子波变换用于雷达目标回波特征提取的研究

提出了一种用子波变换对雷达目标回波进行特征提取并用神经网络对其分类的新方法，子波变换同时起到了数据压缩作用。用此法对微波暗室中得到的雷达目标回波进行特征提取和分类，对５种飞机模型分类的平均正确率可达９８％。结果表明新方法是十分有效的。     

Sobolev空间Hs(R)上框架的充分条件

目的研究Sobolev空间H^s(R)上的框架。方法利用Plancherel定理和Cauchy—Schwarz不等式。结果讨论了Sobolev空间上小波框架和加窗Fourier变换框架的充分条件。结论将空间H^s(R)上有关框架的结果推广到Sobolev空间。     

对称-反对称正交多小波的构造

多小波由于具有良好的性质已成为小波研究者们研究的热点。在多小波的研究中多小波基的构造是它的一个重要研究课题。文中给出了一种一般的构造二重紧支撑对称-反对称正交多小波的方法，应用这种方法构造对称-反对称正交多小波将极其容易。     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。