基于小波变换的图像信号分解研究

本文通过对小波变换多分辨分析特性的介绍，讨论了基于小波基分解的滤波器组设计原理，给出了静止图像数据的树形分解的方法和分解结果，结果表明，树形分解后，可有效压缩数据动态范围，便于采用适当的量化方式，结合其它非线性编码，达到较高的压缩比。     

导数分光光度测定中的计算机图形分析

应用计算机图形分析技术结合普通分光光度计进行导数分光光度法的测定。给出了计算机曲线光顺，拟合等算法以及导数分光光度测定的计算机图形分析程度“ＵＶ－ＤＳ”和回归分析程序“ＵＶ－ＨＧ”工作框图。采用本方法，以盐酸麻黄碱滴鼻剂为例，使用“ＵＶ－ＤＳ”程序，给出了盐酸麻黄碱和干扰组分尼泊金乙酯的各阶导数光谱曲线图以及测定参数，完成了含量的测定。     

人工神经网络与小波变换

相应于人工神经网络逼近非线性系统问题引入了一种亲的小波变换并研究了其性质，作为推论，给出了Ｌｐ范数下定理的一个构造性证明。     

小波分析在油气田地球物理勘探中的应用

阐明了具有Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的地震道信号奇异性的数学特征。对油气勘探区的人工地震资料，选取具有紧支集的二次样条函数作为小波基。然后将采样所得的数据作离散二进小波变换，采用Ｍａｌｌａｔ塔式算法对地震波信号进行分散与重构。     

从平行束投影探测断面内边缘的小波方法

运用小波分析方法，从平行束射线投影探测断面内边缘。可应用于计算机断层摄影术，以降低噪声和减少投影点。     

基于小波理论的平面叶栅优化设计

应用最优控制理论和Ｌａｇｒａｎｇｅ插值建立了任意回转面三元叶片的平面叶栅优化设计的数学模型。用小波理论求解此模型得到一批数值结果。结果分析表明小波方法较传统方法更加有效。     

用子波变换分析方法实时监测视觉诱发电位的潜伏期

诱发电位的实时监测在临床中有重要意义。本文提出利用多分辨率子波分析技术来实时监测视觉诱发电位的潜伏期。为克服随机噪声的影响，我们引入相邻响应的相关系数来修正所检测得的潜伏期的偏移，并应用前一次响应的波峰位置来决定当前的搜寻范围。实验表明，本方法能实时监测视觉诱发电位的潜伏期。     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。