基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

小波变换式小电流传感器的研究

采用霍尔检零原理(即闭环原理)推导出了霍尔检零系统的稳态误差表达式，得出了在霍尔检零系统中放大器的放大倍数越大稳态误差越小的结论．把小波变换技术应用到小电流传感器中，构造的声表面波换能器脉冲响应函数等于小波函数，从而制造出了声表面波式小波变换及重构器件，该器件可有效滤除小电流传感器的干扰信号．霍尔检零系统可以补偿温度和霍尔元件恒流源电流的变化对测量的影响．     

基于小波分析的HDTV信源编码技术

分析研究了基于MPEG-2标准的高清晰度数字电视信源编码技术,阐述了小波分析中多分辨分析的基本思想和理论,并将基于多分辨思想的Mallat算法较好地应用于HDTV的图像压缩编码系统中.     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性，对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论．分析了这些方法在计算误差上的内在原因，并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术．该技术兼顾了数字图像的频域和空域，使得采用本方法校正后的图像具有品质优，计算误差小和时间消耗较少等特点．     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

小波包在可控震源地震信号时延估计中的应用

在可控展源地展勘探信号处理中，利用发射信号和反射信号之间的时频分布相似性，提出了用小波包变换时频分布的二维相关算法，估计接收信号中各个反射信号分量的时间延迟。该方法能从信噪比为-4dB的接收信号中难确地对反射信号进行检测和时延估计。     

基于小波多级分解的数字散斑相关搜索方法

为提高数字散斑相关方法(DSCM)的测量精度和计算速度,提出一种基于小波多级分解的数字散斑相关搜索方法。该方法利用二维离散正交小波技术对图像滤波去噪同时进行多级分解,从最低的一级开始进行相关搜索计算,然后逐级回溯。与传统的相关搜索方法相比,该方法可提高运算速度至少1个数量级并提高测量精度,有更强的适用性,可以对大位移、有噪声的图像进行数字相关位移场的处理。     

基于小波分析的步兵盔曲面快速修改方法

为实现步兵盔曲面的快速修改,提出了一种基于小波分析的快速修改方法。首先将曲面分割成4部分。然后对每一部分进行小波分解,将所得的低分辨部分的控制顶点显示给用户,由用户对这些控制顶点进行修改。接着对每一部分进行小波重构。最后求出新曲面。这种方法大大减少了所需修改的控制顶点的数量,并且可以在修改曲面的某一部分的同时保持其他部分不变,提高了效率。     

水平管粉煤密相气力输送压差信号的小波分析

水平管中密相气力输送的压差信号间接反映了水平管中的流动状态，本文用小波分析方法对粉煤密相气力输送的压差信号进行了分析，发现粉煤在水平管中密相输送的压差信号存在分形，分形维数为1.2～1.5。