关于小波空间中的抽样定理与小波系数计算

介绍了小波子空间中的抽样定理，讨论了基于Mallat算法的小波计算方法及误差估计。     

基于小波变换的多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上，给出动态系统的描述，建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。     

小波变换方法实现语音端点检测

介绍传统端点检测方法,对其特点进行了分析,针对主要由白噪声组成的噪声背景,采用一种基于小波变换的语音端点检测方法,并进行了NATLAB仿真。实验结果表明,这种算法根据白噪声在小波变换域各个子带的平均能量变化平缓的特点,判别语音段和噪声段,在高信噪比和低信噪比的情况下,均能正确判别语音段和噪声段。     

小波变换在图像压缩中的应用

介绍小波变换和多分辨率分析的基本思想．讨论基于小波变换的图像压缩编码的一般步骤与小波变换的特性，最后给出小波变换在图像压缩中的主要编码算法。     

基于小波变换的图像增强技术

本文将小波分析融合到数字图像的增强技术中,在Matlab7.0环境下对基于小波变换的图像增强进行了仿真,并对传统的增强方法与小波增强方法进行比较。通过实验数据与分析表明:经小波增强后的图像更适合人类视觉和机器识别、解译。     

多小波变换在信号去噪中的应用

运用多小波的基本理论知识,分析了多小波信号去噪方法的原理,提出了一种新的信号去噪的阈值方法,以CL3多小波为实例来具体说明了预处理方法对多小波的重要性,并且利用CL3多小波基给出信号去噪的实例.     

小波分析在抽样定理中的应用

在信息处理和传输中，抽样是一个重要的考虑内容，而抽样定理则是基础。现在几乎所有的数字化仪都是依据Ｗｈｉｔｔａｋｅｒ－Ｓｈａｎｎｏｎ抽样定理制造。Ｗ－Ｓ抽样定理的数学证明十分简单，但包含的物理内却相当丰富。     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

子块非均匀量化的小波变换图像压缩编码方法

本文提出了一种子块非均匀量化的小波变换的图像压缩的编码方法。该方法充分利用了WT的良好的去相关特性，针对小波分解弱化各子带的统计特性的缺点给量化器设计造成困难提出了一个解决方案，并在实践中收效良好。     

基于小波变换的图像融合方法综述

本文对基于小波变换的图像融合技术的基本原理,发展概况以及典型算法等做了系统的介绍。     

香农正交小波变换的FFT实现

分析了香农正交小波的频谱特性和信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实现香农正交小波变换及其逆变换的快速算法．实验结果说明香农正交小波虽然是非紧支集的,但是它在联系小波变换和早已获得广泛应用的傅里叶变换方面具有重要意义,有利于小波变换在信号的实时处理中的广泛应用．     

关于小波子空间上的具有紧支撑的采样定理

Shannon采样定理对信息论 贡献是巨大的。但Shannon宣的采样函数在时域无紧支且衰减缓慢，对于紧支信号的采样显得极不方便。在前人对小波子空间采样定理系统研究的基础上，提出了文义基正尺度函数的概念，证明了它是构造小波子空间上具有紧支的采样函数的充要条件，并研究了广义基正交正度函数的性质。     

基于小波变换的EGG信号处理

该文简单介绍了胃电图(EGG)以及小波的多分辨率分析原理和方法,并把小波分析运用到胃电图的信号处理中,对去噪、抽取特征参数、简化信息分析作了实验,使EGG在临床诊断中更具实际意义.     

变采样率滤波的硬件离散小波变换

提出了一种变采样率滤波的优化算法,根据该算法设计了一种利用多通道数字滤波来进行离散小波变换（DWT）的硬件电路,并最终在大规模的CPLD器件中得到了实现,与传统的软件计算方法不同,该硬件能够根据需要实时计算被测信号的离散小波变换。实验结果表明,本文的方法效果良好。     

高收敛阶采样定理的构造

基于过采样技术,对Shannon采样定理进行了改进,得到高逼近阶采样定理,提升了其收敛速度.     

小波取样定理在断层CT的ART方法中的应用

小波分析技术在工程技术领域发挥着越来越重要的作用.CT技术是医学影家诊断领域的一个划时代的贡献.本文通过将一维小波取样定理推广到二维,对现有的断层CT的ART方法进行了改进、计算机模拟结果也表明,本文提出的图象重建的小波分析方法有着十分优越的特性.     

四元数值函数的小波变换

定义了L^2(R^n,H）中的小波变换，给出了相应的重构公式，同时，得到了四元数值函数的连续小波X光变换的Parseval恒等式。     

利用改进取样定理构造一种新的小波基

本文首先对Ｓｈａｎｎｏｎ取样定理作了一些改进,然后以这个改进的取样定理为基础,构造了一种新的正交小波基。     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

一种基于小波变换的多分辨率立体匹配算法

将小波变换理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，匹配算法从零交叉局部属性的相似性和全局匹配的相容性两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的由粗到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。