小波分析的理论发展及应用

简述了由傅里叶变换发展到小波变换的基本过程，深入浅出地分析了傅里叶变换、短时傅里叶交换以及小波分析的基本内容。介绍了目前小波分析在部分领域的成功应用，对小波分析的未来发展和应用作了阐述。     

小波分析的理论发展及应用

简述了由傅里叶变换发展到小波变换的基本过程,深入浅出地分析了傅里叶变换、短时傅里叶交换以及小波分析的基本内容.介绍了目前小波分析在部分领域的成功应用,对小波分析的未来发展和应用作了阐述.     

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．     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科，它与傅里叶变换相比，是一个时间和频率的局部变换。它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元，而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分，这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具，在信号分析中，因为奇异点包含了比较重要的信息，因此信号的奇异性检测甚为必要。本文介绍了信号奇异性的小波变换检测原理，通过对仿真信号的分析表明在信号奇异性的检测中小波变换优于傅里叶变换。     

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．     

小波变换在光学中的应用

讨论了傅里叶变换的缺点及小波变换的定义和性质，分析了加窗傅里叶变换和小波变换的特点，用4f空间滤波系统实现了二维小波变换．     

一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法

小波理论中的多分辨率分析和Mallat算法近年来已在数字信号处理中得到了广泛的应用．但如果直接按照上述算法计算信号的小波分解和重构,其计算量将是很大的．通过对离散傅里叶变换及Mallat算法原理的分析,针对离散小波变换算法结构特征,对其结构进行了重组,在此基础上利用快速傅里叶变换,提出了一种快速离散小波变换算法,并从理论上进行了分析和论证;与直接算法相比,可有效降低运算量．     

信号的时频分析评述

从信号的时频局部化分析着手，分析了傅里叶变换在信号分析中的重要作用，指出傅里叶交换在刻划信号的时间信息和频率信息上的矛盾所在．比较了加窗傅里叶分析的优缺点，由于其分析所加的时频窗口有确定的时宽和频宽，所以不能敏感地反映信号的激烈变化程度．对前沿领域小波变换作了理论探讨，小波变换理论灵活的“变焦”特性，为信号的时频局部化分析提供了一条切实可行的方法．     

基于小波理论谐波减速器振动信号的降噪研究

为满足频率高时窗口窄、频率低时窗口宽的要求,应用小波分析理论对XB-80-134H型谐波减速器的振动信号进行了分析,利用Daubechies小波对振动信号进行小波分解,并结合阈值去噪方法对信号作了消噪处理,即针对振动信号分解的各层小波系数设定相应的阈值,对于小于该阈值的小波系数认为是噪声并置为零,将剩余的小波系数重构,得到消噪后的振动信号.与传统的傅里叶降噪方法比较结果表明,小波降噪远优于傅里傅里叶降噪方法,小波降噪后的信噪比提高了6dB,而傅里叶降噪只提高了1 dB.     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷.本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性.     

小波包分析在雷达信号处理中的应用

1前言 传统的傅里叶变换无论是在利用宽带模糊函数进行发射信号的波形设计,还是在对宽带回波信号的检测以及目标识别方面都具有很大的局限性,尤其是对非平稳信号和奇异信号的处理,常规的傅里叶技术则几乎无法使用,而小波分析在这方面却能发挥巨大作用.在SAR（Synthetic Aperture Radar）图像降噪、数据压缩和分类上,小波分析也取得了显著效果。小波包分析是小波分析的延伸,具有十分广泛的应用价值。     

快速傅里叶变换(FFT)与小波变换技术

快速傅里叶变换是数字信号系统中解决离散问题较有效的手段.但是傅里叶变换缺乏空间局部特性,难以确定奇异点在空间的位置及分布情况.近年来兴起的小波变换技术同时具有良好的时域和频域局部特性,因而广泛应用于图象工程、信号分析、图象压缩等领域.本文给出了 FFT 与小波变换闻的关系并对其应用原理进行了分析.     

多尺度小波分析在煤矿主通风机故障诊断中的应用

快速傅里叶变换在信号分析中有着十分重要的作用,但传统的快速傅里叶变换无法分析通风机故障存在的趋势突变,故障的开始与结束等特征,而这些特征信号往往包含着故障的重要信息,同时,快速傅里叶变换对故障的局部信号分析也无能为力。为此,文中提出将多尺度小波理论与快速傅里叶变换相结合的方法,利用小波的"数学显微镜"特性,弥补快速傅里叶变换的不足,并将该方法应用于通风机故障诊断中,取得了良好的效果,试验表明,该方法可以有效地提高故障诊断的准确性。     

柴达木三湖地区七个泉组高频旋回成因分析

柴达木三湖地区七个泉组地层旋回性明显,且具有高频旋回的特点.应用连续小波时频和快速傅里叶频谱分析方法分别对该地层的自然伽马曲线进行了分析,并对小波分析和傅里叶分析在米氏旋回中的识别及其优缺点进行了探讨.结果表明,小波分析和傅里叶分析在米氏旋回识别中得到的地层旋回厚度比与米兰科维奇周期比十分接近,高频旋回由米兰科维奇气候旋回控制.其中偏心率周期控制的地层旋回平均厚度为12.93 m;地轴倾角长、短周期控制的地层旋回平均厚度分别为6.32,5.00 m;岁差长、短周期控制的地层旋回平均厚度分别为2.78,2.34 m.高频旋回的沉积速率约为0.13 m/ka.小波时频分析和傅里叶频谱分析可以互为补充,联合应用能更准确地识别米氏旋回.     

关于脑电信号分析方法的探讨

阐述了傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)以及小波变换的理论,并在MATLAB中对实验中自由活动大鼠运动皮层放电过程中采集到的数据进行了分析.实验表明,小波变换为脑电信号处理领域的研究提供了一个更加有效的方法.     

小波分析及其在通信中的应用

小波分析是傅里叶分析的重大突破,是当今许多领域研究的热点.从小波分析的发展历程出发,介绍了小波在现代通信中的一些应用,并指出了未来的一些研究方向.     

基于频域带限数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波变换提取雷达目标散射参数（Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数）．给出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道滤波特性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理．提出选择高斯函数的Ｍ阶微分函数作为小波，用截断高斯函数作为窗函数，并导出修正变换系数和尺度值的公式，消除带限数据的加窗处理对李氏指数估计的影响．提出直接在频域实现小波变换，以避免加窗处理，并给出选择最小尺度值的公式．仿真结果表明文中所述方法是有效的．     

傅里叶分析和小波分析的教学实践探索

为了更好地完善傅里叶分析和小波分析选修课的教学工作,讨论了这门课在实际教学过程中存在的问题,结合理论与实践教学经验,在理论讲述、讲述技巧、课堂形式上进行了一些尝试和调整,收到了良好的教学效果。     

柴达木三湖地区七个泉组高频旋回成因分析

柴达木三湖地区七个泉组地层旋回性明显,且具有高频旋回的特点.应用连续小波时频和快速傅里叶频谱分析方法分别对该地层的自然伽马曲线进行了分析,并对小波分析和傅里叶分析在米氏旋回中的识别及其优缺点进行了探讨.结果表明,小波分析和傅里叶分析在米氏旋回识别中得到的地层旋回厚度比与米兰科维奇周期比十分接近,高频旋回由米兰科维奇气候旋回控制.其中偏心率周期控制的地层旋回平均厚度为12.93 m;地轴倾角长、短周期控制的地层旋回平均厚度分别为6.32,5.00 m;岁差长、短周期控制的地层旋回平均厚度分别为2.78,2.34 m.高频旋回的沉积速率约为0.13 m/ka.小波时频分析和傅里叶频谱分析可以互为补充,联合应用能更准确地识别米氏旋回.     

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信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实验香农正交波波变换及其逆变换的快速算法。