基于多小波的信号奇异性分析方法

多小波具有很强的信号处理能力，而信号的奇异性用于表征信号突变或是不规则变化性质，包含了信号的重要信息，研究多小波的信号奇异性分析方法有重要意义。基于此，分析多小波的信号处理能力和信号的奇异性特性。推导出多小波变换模极大值与信号奇异性之间相应的关系，并将其应用于图像处理。仿真实验结果表明，多小波变换能很好的刻画信号的奇异性特征。     

频率分集多小波神经网络盲均衡算法

在分析多小波神经网络盲均衡的基础上,提出了频率分集多小波神经网络盲均衡算法（ FD －MWT －FNN）,该算法利用多小波的特性,加快算法的收敛速度,采用具有对称特性的误差函数减小算法的均方误差,为了进一步提高算法的性能,引入频率分集技术克服多径衰落的影响。水声信道的仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳态误差小的特点。