基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除，首先对SAR图像进行小波包分解，选取最优基，加大小波系数之间的差距；然后应用Donoho的软门限(soft threshold)理论，针对SAR图像斑点噪声的特点，在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波；最后，通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像，实验证明，该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声。     

广义正交小波包

本给出一种任意伸缩矩阵正交小波包构造方法．该小波包是以频域形式给出的，献[1]所给小波包仅是其一特例．这样所得的小波包使得L^2(R^s)中小波基的选择更灵活，最后给出算例．     

小波在码分多址通信系统中的应用

码分多址通信技术是移动通信中的一项重要技术,随着小波分析理论的研究日趋成熟,将小波变换运用到码分多址通信系统中已是一项重要的研究课题。文章总结了这方面已有的部分研究成果,分析、介绍了基于小波包的DS-CDMA及正交小波包分复用(OWPDM)CDMA系统的基本原理,提出了双正交小波包不等速率OWPDM-CDMA系统模型,最后给出了小波分析在CDMA系统中的研究展望     

广义的正交小波包

COIFMANT和MEYER在[1]中引入了正交小波包的概念,它是为了进一步分解小波的分量。本文在此基础上引入了广义小波包的概念并给出相应的分解与重构算法。它推广了文[1]的结果,且这种小波包比传统的正交小波包在应用上具有较大的灵活性。     

混合正交多小波包

在混合正交多小波基的基础上,建立了混合正交多小波包的理论框架,给出了混合正交多小波包的定义、构造方法以及性质,由于混合正交多小波基比普通正交多小波基具有灵活性,因此构造的混合正交多小波包也具有灵活性,以此获得更好的频域局部性。     

小波包信号提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法小波包信号提取算法．这是利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的．介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修     

广义双正交多小波包

在双正交多小波包的基础上,给出了广义双正交多小波包的定义,构造方法以及性质,得到了更为一般的结果。     

高维双正交向量小波包

利用线性代数方法研究了矩阵伸缩的高维双正交向量小波包,并给出了L2(Rs)上非张量积双正交向量小波包基.     

自适应小波包干扰抑制技术

干扰抑制是提高直接序列（ＤＳ）扩频通信系统抗干扰能力的重要手段。最近人们提出了一种新的干扰抑制技术－基于自适应小波包变换的干扰抑制。该技术利用小波包变换对受到干扰的ＤＳ信号进行分解,使得有用信号和干扰分离,然后滤除干扰分量,最后通过小波包合成恢复扩频信号,其性能在很多情况下优于传统方案。对小波包干扰抑制技术作了综述,指出其优点和有待于解决的问题。     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。     

小波包模糊聚类网络研究及应用

基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及ＭＡＸＮＥＴ聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络．该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能．最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器．     

小波去噪及其在信号检测中的应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出了一种非线性的消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同，它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波，因而在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率．理论分析和实验表明该方法特别适合于弱信号的检测和定位     

多元多重向量值正交小波包的性质

推广了多元正交小波包的概念,给出了多元多重向量值正交小波包的定义及其构造方法.讨论了这种向量值小波包的性质,由此得到空间L2(Rn,Cr×r)的一组新的正交基.     

半正交小波包及其分解与重构算法研究

本提出了半正交小波包的概念，分析了它的性质，证明了构成了Ｌ＾２（Ｒ）的小波包基，并得地正交小波包用来分解和重构的算法。由于它具有小波包的优点，又解决了紧支正交小波包变换时产生的相位失真问题，所以它具有重要的应用价值。     

一类正交双向小波包的刻画

引入了对应于双向加细尺度的3带正交双向小波包,建立了紧支撑3带正交双向小波包的理论框架.讨论了这类正交双向小波包的性质.结果表明,正交双向小波包不仅具有传统小波包的特点,同时在应用中具有较强的灵活性.     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法（ＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＤＡ）．即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法（ＩＧＲＭ）及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

基于小波包变换和BP神经网络的DSSS系统干扰抑制算法

 提出功率分布优势小波包变换(PDP-WPT)和扩展BP神经网络(EBPNN),并基于两者提出针对直扩系统(DSSS)的变换域信息信号提取(TISI)干扰抑制算法。首先采用PDP-WPT高效跟踪直扩系统中的敌意干扰,提高算法收敛速度;然后通过EBPNN对变换系数进行信息信号的自适应识别达到干扰抑制的目的,具有复杂度低、鲁棒性好的特点。理论分析得到采用TISI后的扰信比(ISR)抑制量、信噪比(SNR)损失量和误码率(BER)的数学表达式。仿真结果表明：在相同干扰信号的情况下,与两种传统算法相比较,本算法的扰信比抑制量分别提高了43.8%和20.8%,信噪比损失量分别降低了62.5%和34.8%。     

图像小波包子带编码

本文提出了一种基于小波包分解的图像压缩编码方法 ,根据子带变换系数的统计特性结合人眼的视觉特性对小波包分解的子带有选择的进行量化编码 ,形成不同压缩码率和图像质量等级 ,便于网络视频服务中不同用户对不同的图像质量的要求     

离散小波包分析在非平稳信号处理中的应用

用离散小波包将振动信号分解到不同的频带，然后对感兴趣的频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率．对306滚动轴承的保持架缺陷作出了实际诊断，诊断结果与理论较为符合，证明离散小波包是一种有效的弱信号提取与诊断方法．     

小波去噪在分类问题上的应用

分类是数据挖掘领域中一项非常重要的任务,通过含噪数据求出有效决策函数十分重要.目前已有一些具体方法对含噪数据进行选择处理,从而求解决策函数.本文针对支持向量机中的二类分类问题,以一维情形为例,给出了文献[1]不同的处理方法,即用小波技术对数据点集的分布函数去噪,并根据新的训练点集及对应的权值求得二类分类问题的决策函数.