基于小波变换的脑电信号分析

介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法，并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明，小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

基于小波变换的脑电信号分析

:介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法 ,并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明 ,小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

正交小波变换的残余相应分析

构造了正交小波变换矩阵，分析了平稳模型和非平衡模型上正交小波变换的残余相关特性。实验结果表明，对于非平稳信号，正交小波变换的去相关性能好于离散余弦变换，而对平稳信号，正交小波变换性能较差，因此，在数据压缩应用中，应使用正交小流变换与其它经典变换相结合的编码方法 。     

小波变换及其在图像处理中的应用

对小波变换的引出，正的以变换的实现，小波变换的变焦作用，以及在图像压缩，边沿检测中的应用作了详细途述，且应用小波变换处理图像，得到了满意的实验结果。     

一种新的Eno-haar小波算法

引入了一种新的Eno—haar(Essentially Non-Oscillatory-haar)小波变换算法，并通过仿真实验说明了其在信号以及图像处理应用中具有可行性和有效性，同时也使计算量大幅度的减少．     

基于小波分析的疲劳应力历程模拟

采用小波分析理论中的小波包变换，提出了一种基于小波分析的模拟疲劳应力的方法，用小波包变换对一个己存在的应力样本进行分解，建立了其小波包分解的结果和应力功率谱密度之间的关系，并分析了分解出的小波包系数的统计性质，用传统的Fourier方法和所提出的小波方法对同一个功率谱分别模拟了一个样本，结果表明，后者的随机更强，更接近于真实情况。     

小波变换数字算法及其在高压输电线保护中的应用

从电力系统继电保护应用的角度，结合香农采样定理，深入探讨了连续信号和离散信号的小波变换的关系，给出了离散信号的积分小波变换和离散小波变换的数字计算方法。从理论上研究了信号小波变换的误差与尺度函数和小波函数的关系。结果表明：小波变换的误差来源一是信号在尺度空间的投影与抽样空间的投影转换，二是小波以及尺度函数的选择。小波的时频定位特性越好，即时间频率窗的面积越小，计算误差越小。阐述了小波分析在电力系统高压输电线路的行波保护以及单端暂态量保护中的应用。     

时频变换工具--小波变换及其工程应用

从数学角度介绍傅立叶变换、短时傅立叶变换的特点和工程应用中的不足，进而阐述小波变换的基本原理、小波函数的选取方法及在工程中的一般应用。     

小波变换与Fourier变换的比较

小波分析是一门正在迅速发展的新兴学科。根据小波变换与Fourier变换的比较,得出了小波变换相对于Fourier变换的优越性,并总结了当前小波研究在理论方面的主要工作,结合应用提出目前应用中有待研究的方面,对于小波技术发展应用具有理论指导意义。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier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.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

声表面波式小波变换阵列器件频带连续性的研究

针对声表面波式小波变换阵列器件频带不连续或重叠的问题 ,在尺度二进离散基础上 ,对基波中心频率和基波频宽半径在不同关系下对频带覆盖因子的影响进行了研究 ,提出基波中心频率等于 3倍基波频宽半径 ,声表面波式小波变换阵列器件实现频带连续且频带覆盖因子等于 10 0 %的设计方案 .根据这种方案设计的声表面波式小波变换阵列器件 ,不仅在 - 3dB处实现了频带的完全连续 ,解决了选择基波中心频率大于或小于 3倍基波频宽半径时频带不连续而造成分析信号漏检和必须使用大量器件来实现不必要重叠频带的问题 ,而且使阵列器件的变换尺度、中心频率、带宽半径三者之间实现了一一对应     

基于改进BP网络的地震动信号目标识别

应用人工神经网络进行目标识别是当前模式识别的重要方法之一。前向多层神经网络及其ＢＰ算法发展较为成熟的一种。该对ＢＰ算法加以改进,使得其性能所提高,收敛速度加快。     

基于分数阶样条小波与IHS变换的图像融合

该文提出用分数阶样条小波和Intensity-Hue-Saturation（IHS）变换结合的方法进行高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像的融合。分数阶样条小波由于具有良好的分数阶逼近性能，在分解图像时可得到更多的细节，而IHS变换在处理图像时会扭曲光谱特性，通过两者的结合，可得到高分辨率、多光谱图像。将该方法和传统‘Daubechies3’小波与IHS变换相结合的方法比较，实验结果证明了分数阶样条小波更多地保留了高分辨率图像的空间特性和低分辨率图像的光谱特性。     

电能质量及其研究方法

对电能质量问题和电能质量分析方法进行了探讨，阐述了电能质量的概念和内涵，并对傅立叶变换、小波变换、神经网络、二次变换和Prony分析等5种方法作了详细的论述。最后提出了电能质量的研究方向。     

DWT DCT QR结合的音频盲水印算法

为保护互联网中数字音像制品的合法版权,结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、QR分解以及音频的特性,提出了一种针对音频的盲水印算法。首先对原始音频分段,然后对每个分段进行小波变换求得近似分量,再进行离散余弦变换,对低频部分进行QR分解,在QR分解后得到的上三角矩阵中嵌入水印信息。实验结果表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能够承受高斯加噪、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩、裁剪替换等常见音频信号处理攻击。     

图像压缩中小波基选择和评估的实用化方法

小波基函数的选择和评估是将小波变换应用于技术科学领域的重要问题。其数学推导论证复杂且很难满足实际应用的需要。试图通过对图像压缩这一具体对象的剖析，以清晰、直观、物理的方法讨论实际应用中理想小波基的特性，利用计算机快速给出小波基优劣比较和正确选用的方法。     

股指时间序列突变点小波检测研究

预测股指时间序列突变点是在股票市场上进行投资的一个关键问题,而检测突变点是预测的基础.在检测深沪两市股指时间序列月度收益率突变点位置和个数时采用了非参数方法,该方法基于小波数据依赖门限技术.研究显示了运用Lipschitz指数解释的突变点的数学特征.使用的模型证明了小波变换模的极大值能够检测出突变点的位置,实证结果也显示出突变点的位置和个数是精确的.     

一种基于小波变换的数字图像水印技术

提出了一种基于小波变换的数字图像水印算法。利用小波变换（DWT）的基本原理,将二值图像水印加入到图像小波变换后细节子带中的较大系数上。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够较好抵抗常见的图像处理方法和一般噪声干扰。并且,本方法中使用的水印是视觉上可直观辨识的二值数字图像。     

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。     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．