用计算全息法实现二维Morlet子波变换

应用计算全息制作子波匹配滤波器实现光学Morlet子波变换,并给出了Morlet子波变换计算机模拟结果和光学实现的实验结果,两者相一致。     

边Haar子波的光学实现及图像边特征提取

提出一种应用４ｆ 系统制作边 Ｈａａｒ 子波匹配滤波器从而实现光学子波变换的新方法．在傅里叶平面引入正弦光栅,使输入平面两个方孔的正负一级衍射像边缘密接,且位相相反,达到子波要求的极性．给出了理论分析和提取图像边特征的实验结果．     

边Haar子波的光学实现及图像边特征提取

提出一种应用４ｆ系统制作边Ｈａａｒ子波匹配滤波器从而实现光学子波变换的新方法,在傅里叶平面引入正弦光栅,使输入平面两个方孔的正负一级衍射像边缘密接,且位相相反,达到以要求的极性,给出了理论分析和提取图像边特征的实验结果。     

离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构

基于子波空间采样定理，提出了两种离散子波变换计算子波级数变换的预滤波器结构，消除了Ｓｈｅｎｓａ算法中形成预滤波器的积分运算，并分析了算法结构的准确性。数值计算实例验证了结构的有效性，最后讨论了用离散子波变换计算了子波级数变换这一公开问题。     

交互地震子波提取技术

利用子波的最大相位和最小相位分解技术,在复赛谱域得到一组具有相同振幅谱、不同相位谱的子波集合。根据方差模最大等数学物理准则以及用户对地震资料的先验信息和处理要求,借助于交互处理工具,用户可以从子波集合中确定其希望并认可的地震子波,从而完成子波反褶积、子波零相位化等提高分辨率的处理工作,达到识别和追踪薄层反射的地质要求。对物理模型采集的地震记录和实际野外采集的地震记录进行了子波提取实验,并利用提取的地震子波对地震资料进行了提高分辨率处理。实验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

交互地震子波提取技术

利用子波的最大相位和最小相位分解技术，在复赛谱域得到一组具有相同振幅谱、不同相位谱的子波集合。根据方差模最大等数学物理准则以及用户对地震资料的先验信息和处理要求，借助于交互处理工具，用户可以从子波集合中确定其希望并认可的地震子波，从而完成子波反褶积、子波零相位化等提高分辨率的处理工作，达到识别和追踪薄层反射的地质要求。对物理模型采集的地震记录和实际野外采集的地震记录进行了子波提取实验，并利用提取的地震子波对地震资料进行了提高分辨率处理。实验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

机动输入子波估计的卡尔曼滤波器

提出一种新的机动输入估计的卡尔曼滤波器,该滤波器利用子波滤波从新息中估计机动造成的附加位移,由此修正卡尔曼滤波器的状态估计,模拟实验表明这一方法比通常的机动输入估计卡尔曼滤波器（ＩＥ）具有更好的目标跟踪性能,而计算也更为简便。     

序列信号连续子波变换的MATLAB方法实现

目的在于考察序列信号的连续子波变换(CWT)在MATLAB中的程序实现.介绍子波变换的基本概念和MATLAB中的算法原理,发现在cwt.m的算法中,由于差分运算的存在使子波滤波器系数含有误差,提出新算法及其程序实现.最后利用两种算法对FSK信号进行连续子波变换,证明提出的新算法优于原算法.     

一种二维离散子波变换的滤波器结构

子波变换具有良好的时间（空间）频率局部化性能，在图象子带编码中，二维离散子波变换是一种接近理想的子带分析／综合子系统。本文提出一种利用一维离散子波变换实现二维有限长离散子波变换的方法，同时给出了二维离散子波正变换（ＤＷＴ）和反变换（ＩＤＷＴ）的滤波器实现结构。     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

小波子带编码系统中有限长信号的延拓

研究了有限长信号通过正交紧支集小波滤波器组时，信号的延拓与滤波组输出数据个数的关系，给出了在滤波器组中滤波器长度不同的条件下，有长信号的延拓方法及可完全重构的范围，证明了滤波器组输出的数据的个数等于输入信号长度的条件。     

基于自适应小波变换的QRS波检测算法

提出了一种新的心电ＱＲＳ波检测算法,该算法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出ＱＲＳ波．用ＭＩＴ心电数据库对该算法进行了评估,并与其他几种算法的结果进行了比较,表明此算法在ＱＲＳ检出率和计算速度上都有一定的改善．     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

自适应小波算法的电力有源滤波器

利用小波变换的正交线性性质，设计基于小波算法自适应滤波器。同时，将它有效地应用于电力有源滤波器，Matlab仿真结果表明，基于自适应小波算法的电力有源滤波器，在消除高次谐波、噪声和补偿工频无功电流方面，具有较好的性能、较快的收敛速度。     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

多尺度小波变换在自适应滤波中的应用

分析了小波变换的基本理论和小波变换的多尺度分析，并根据多尺度小波变换的多分辨率特性，提出基于多尺度小波变换的自适应滤波，构造了其仿真模拟图，并对其进行了仿真，通过LMS自适应滤波和多尺度小波变换自适应滤波的信真图对比，表明该方法可行的。     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

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。