基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

非线性动态网络/系统（N/S）模型辨识与故障诊断

采用方波脉冲函数变换（BPFT）对一类非线性动态N/S混合模型(H1,B)进行了辨识，导出了计算混合模型（H1,B）的相关公式和N/S响应的伏特劳级数解在方波域内的离散递推算式，解决了一类非线性动态N/S模型的数值计算问题.在此基础上，提出了一种基于多重预置模型的非线性N/S的故障诊断方法，该法通过检验各个预设模型与N/S当前状态的匹配程度来判断N/S是否处于某种故障状态，而无须在线估算N/S当前的模型及分析其特征，从而极大地减轻了在线计算工作量，可实现在线故障诊断.给出了故障诊断实例，实验结果表明该法故障诊断的准确率达到80％～90％.     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

回归函数非线性小波估计的优良性

在X服从区间[0,1]上的均匀分布的假设下,证明了回归函数的非线性小波估计中小波系数的无偏性和一致性.并证明了设置二次阈值情况下,小波系数的估计更有效.     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

矢量量化的等误差竞争学习算法

提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法．该算法利用小渡变换后各子带间的相关性，合理构造矢量．采用最优矢量量化器设计原则．通过调整学习过程中各子区域的误差，使之趋于相等，改善总的期望误差，获得更接近全局最优的码书。实验表明，这种算法获得的码本优于其它几种算法。     

基于线性变换的MMSE盲多用户检测法

提出了一种基于线性变换和预测的盲多用户检测方法，可同时消除MAI和ISI．它仅利用了某特定用户的扩频序列，先进行线性变换和线性预测，再进行MMSE检测．由于不进行直接信道估计，避免了信道估计误差，使算法的准确性得到了提高．     

一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法

提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法，首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩，然后将压缩后的特征设计成不同的分类器，再利用模糊积分对这些分类器进行融合，达到主观期望和客观证据间的最佳匹配，从而提高了对目标的识别率，并将该方法应用到人脸识别中，实验结果表明，该方法提高了识别率，证明其有效性。     

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点，并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法，在编码中，对不同层次小波系数分配不同的量化位，可灵活、方便地控制重构话音的质量，以汉语语音音节为例的实验表明，在16kbps的编码数据率时，重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同。     

呼和浩特市80余年气温序列的小波分析

利用小波变换时域局部性的特点，对呼和浩特市1915～2000年冬季和全年的平均气温时间序列资料进行了小波分析。研究了呼和浩特市在不同时间尺度上的气温状况，指出气温变化的阶段性、周期性和突变性等特征，揭示了长期的气温变化规律，呼和浩特市冬季气温时间序列主要存在7年左右和2～3年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，较为明显的气温突变点位于1933年、1955年、1975年和1993年左右；全年平均气温时间序列主要存在13年左右和5年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，气温突变点位于1930年和1970年左右，有一个明显的偏冷期。预测呼和浩特市冬季和全年气温在较大的时间尺度上将继续维持偏暖的趋势。