二进小波的构造理论

给出了二进小波的构造理论，构造了两类二进小波；一类是以零点为对称点的对称二进小波，另一类是以零点为反对称点的反对称二进小波，并对它们的性质进行了研究，还以中心Ｂ样条生成的母二进小波及其调制函数为基础，给出了二进小波的具体例子。     

一类多小波变换的分解与重构算法

讨论了由一类一维二进多小波构造的二维多小波的性质,并给出二进多小波变换的分解与重构算法.     

一种离散小波变换的快速分解和重构算法

通过对实序列的快速傅里叶变换算法的推导及Mallat算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算法结构特征，提出了一种离散小波变换的快速分解和重构算法；给出了相应的算法步骤，从数学理论上对该算法进行了论证。结果表明与原有的快速小波算法（Mallat算法）相比，可显著减少信号与滤波器长度N较大（大于16）时小波变换的实乘次数（分解仅为（5log2N 7)N次，重构仅为4N（1 log2N)次）提高了运算速度，且该算法有着良好的并行性，易于数字信号处理器（DSP）的快速实现。     

信号重构的小波极大模整形迭代算法

提出了用整形迭代重构算法实现从信号的二进小波变换极大模值重构原始信号.数值实验显示该算法的收敛性和重构效果非常令人满意.与Mallat的交替投影算法相比,该算法更简单快捷.     

一类二进样条小波

推导出一类二进样条小波滤波系数的计算公式,应用这些系数可实现快速二进小波变换,并可重组二进小波变换的原始信号。分析了这些变换的性质,给出了计算实例。     

一类二进样条小波

推导出一类二进样条小波滤波系数的计算公式 ,应用这些系数可实现速二进小波变换,并可重组二进小波变换的原 信号。分析了这些变换的性质,给出了计算实例。     

小波图像分解与重构实验设计

本实验设计使用了MATLAB6.0软件,以彩色照片为实验对象,分别用haar小波和db9小波('sym'模式)进行3级非标分解与重构实验,提交源程序代码和程序使用说明以及分解与重构过程的图像显示。从实验中看到小波分解及用阈值化处理后重构图像的压缩结果。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力，是描述和检测信号局部性质的有效手段；利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点，根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律，去除噪声对应的极值点，再由模极大值重构信号，提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法，并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

小波变换在信号降噪中的应用

介绍采用小波变换进行信号降噪的原理；利用小波分解和重构函数对轧机主传动轴应力和扭矩信号进行降噪处理。结果表明，其降噪效果良好。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪。     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

基于小波变换的飞行数据清洗

飞行数据因为野点和噪声的存在给其进一步处理和利用造成了困难。提出了一种基于小波变换残差直方图分析的野点识别方法,能在时间域内精确定位野点,并具有识别少量成片野点的能力。根据飞行数据噪声的特点及去噪要求,在去噪的过程中引入边缘检测,提出了分二进小波尺度乘积和小波阈值收缩两个步骤进行去噪的方法,从而在去噪的同时很好地保留了序列极值点的特性。实验结果表明本文所提方法对飞行数据中存在的质量问题具有较好的清洗效果,野点识别准确,去噪效果良好,并且对类似其它数据的处理也有一定的应用参考价值。     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于二进小波变换的图像增强技术

文章给出了图像的二进小波分解与重构,通过理论分析和实验研究了基于二进小波变换的图像子带增强算法,重点是二进小波基的选取以及图像分解层次对图像中目标边缘增强的影响研究。二进小波变换提供平移不变表示,导致完备的高频分量适于图像增强,实验结果表明,二进小波变换增强方法可以减少噪声的放大,在增强图像微小细节和避免放大噪声两方面获得令人满意的结果。     

二进小波变换的工程实现技术

介绍了二进小波变换的基本概念，给出了数字信号二进离散小波变换的实用表达式．解释了二进离散小波分析的工程实现方法和变换过程．给出了应用实例．     

信号子带分解和重构的小波滤波器系统及边界处理

分析正交小波和双正交小波分别通过共轭滤波器及双正交滤波器组实现信号的子带分解和完全重构,介绍有限长信号子带分解和重构的几种信号边界处理方法及其在多媒体图像压缩编码中的应用。     

二进小波的Parseval型等式及其推广

给出一对拟二进小波的Parseval型等式和一个二进小波的Parseval型等式。     

高维正交双向小波的分解与重构

将正交双向小波推广到高维情形,给出具有矩阵伸缩的高维正交双向小波的概念,研究了高维正交双向尺度函数的完全重构条件和频域表示,以及它的分解算法和重构算法。     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

连续小波变换与几种具体信号的傅立叶变换的比较

列出门函数、单边指数函数和阶跃函数这三种具体信号的连续小波变换与傅里叶变换的表达式,并通过表达式对连续小波变换与傅里叶变换进行比较．结果表明：傅里叶变换是线性变换,具有统一性和相似性,但不具有局部化性质,不能作局部分析;小波变换也是线性变换,同样具有统一性和相似性,并且是稳定的,还具有时一频同时局部性和自适应性．由此说明了小波变换在分析和处理信号时比傅里叶变换更加灵活、更加全面和深入．