对称—反对称正交多小波及其相关的单小波

本文指出对称－反对称正交多小波和与它相关的长度为4N的单小波之间的关系。介绍两种利用低通矩阵序列来构造高通矩阵序列的方法，并利用这两种方法给出两种通过单小波来构造对称＝反对称正交多小波的方法。     

MPEG-4中静止图像编码方法的探索与研究

在静止图像编码方法中,最著名且应用最广泛的就算是JPEG了,JPEG中所用到的主要技术就是离散余弦变换(DCT)和Huffman熵编码;在最新的视频图像压缩标准MPEG-4中,对于静止图像和纹理的编码,都放弃了DCT变换而代之以离散小波变换(DWT).JPEG2000中也同样的以DWT取代了DCT.本文比较JPEG和MPEG-4所分别编码的图像,并具体说明MPEG-4中静止图像的编码过程.最后得出DWT变换相对于DCT变换的优势结论.     

一种基于小波网络的混沌时间序列判定

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定-预测算法.     

欧氏空间Rns上的三种变换

讨论了Rns上的反自共轭变换,反对合变换的性质以及二者与正交变换的关系.     

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。     

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。     

小波与多分辨分析用于PN码捕获时刻的检测

DS－SS技术在CDMA系统中应用最为广泛，因此基于DS－SS方面的PN码捕获方法研究很多。传统的PN码捕获的判定是通过能量检测的办法进行的。基于PN码已被捕获时信号(被高斯白噪声污染的BPSK或QPSK信号）及未捕获信号（高斯白噪声）的特征，介绍了PN码捕获时刻的小波检测方法，并且研究了小波门限的性能。最后，对本检测方法的参数进行了统计，结果表明在这样的信号处理中，小波的多分辨分析具有优越的实用价值。     

基于小波包分析的铝合金点焊飞溅研究

提出了在铝合金点焊过程中，采用小波包分析判断飞溅发生的一种新方法。通过对点焊过程中电压信号进行小波包分析，可以获得不同频带中的电流信号时域波形，根据波形的不同形态和特征，判断点焊过程中飞溅的发生。试验证明，利用小波包分析方法可准确判断飞溅发生的情况，因此它可作为一种可靠的方法广泛用于铝合金的点焊质量控制。     

基于小波变换的视频编解码芯片ADV611的原理和应用

图像压缩在信息的传输中和存储中起着至关重要的作用。这篇文章论述了一般9－7双正交小波滤波器的构造方法，介绍了一个基于9－7双交小波滤波器的数字视频编解码芯片ADV611的基本结构和原理，给出了用ADV611进行视频图像压缩的实验结果。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。