图象多通道小波分析的实现

小波变换是近年来兴起的一种时频城信号分析理论，是信号分析处理的一种强有力的新工具．本文根据小波变换的特点，在Mallat多分辨分析的基础上，将小波的“多通道”多分辨分析，推广到了“多通道”多分辨分析、讨论了多通道小波分析的理论和实现方法，并将这一理论应用到了图象处理，实现了图象的多通道小波分析．     

小波分析在信号处理中的应用

小波分析在时间上和频率上都具有很好的局域性，这使得小波分析非常适合于时一频分析。目前小波分析理论已成为信号处理中的一种重要工具。本文介绍了小波分析的理论，用内积的概念将小波变换和Fourier变换、加窗Fourier变换从形式上统一起来，并将多尺度分析运用于信号的去噪处理之中，从而说明了小波分析在信号处理中的重要作用。     

小波变换用于信号突变点的检测

小波分析的形成是傅里叶分析发展史上里程碑式的进展，小波分析优于傅里叶变换的地方在于它在时域的频域同时具有良好的局部化性质。本文在简单介绍小波变换的基础上，着重介绍了小波变换用于信号突变的检测原理。计算机模拟结果表明，小波变换理论在信号突测中是非常有效的。     

采用小波变换对短数据信号的谱估计方法

本文提出一种新的信号估计方法－－小波变换，理论与仿真结果证明，在短数据信号情况下，基于小波变换的谱估计方法其分辨率要高于ＦＦＴ方法，文中详细讨论了小波的谱估计算法，并给出了双正弦信号的仿真结果。     

M带小波变换在图象中的应用

小波变换是近年来兴起的一种时频域信号分析理论，是信号分析处理的一种强有力的新工具，本文根据小波变换的特点，在Ｍａｌａｔ“二带”多分辨分析的基础上，论了分析信号的多带多分辨分析的理论和实现算法，并将这一理论和算法应用于图象处理，取得了满意效果。     

基于小波多尺度检测特性的扩频序列捕获研究

根据小波分析的特点，将小波检测引入扩频序列捕获系统中，利用扩频码捕获时信号(调制信号)和未捕获时信号(高斯白噪声)的小波变换的不同特征，结合多分辨分析，设立小波变换阈值，正确识别捕获状态。并且，对这种利用小波检测的捕获方法进行了仿真实验，分析与实验表明这种方法具有一定的理论价值和实用价值。     

探地雷达回波信号小波压缩方法研究

介绍了多分辨分析和小波变换的基本理论以及常用小波变换压缩数据的三种方法：只保留近似信号；全部保留近似信号及细节信号中的较大值；保留近似信号及细节信号中的较大值。将紧支集小波（Daubechies)和正交三次B-样条小波压缩探地雷达数据进行了对比，计算表明正交三次B-样条小波变换方法效果较好，而在全部保留近似信号及只保留细节信号中数值较大的系数时，压缩比大而重建雷达数据与原始雷达数据间的均方差较小。     

非平稳环境下混沌信号的小波去噪方法

针对传统的去噪方法对混沌信号除噪的盲目性，及往往仅对平稳环境或缓慢变化的噪声有效的局限性，本文提出根据信号与噪声在小波域的分布特性及信号和噪声的模极大在细尺度下收敛的横坐标点来检测信号的奇异性，以分形维树理论为依据决定阈值，得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小实现去噪。实验结果证明此法有效可行。     

小波在信号间断点检测中的应用分析

信号间断点问题在工程实际中大量遇到,它往往携带着被研究对象的重要信息,如图像的特征信息就包含在它的边缘和轮廓里,检测出信号间断点对对象本身的研究有重要意义。由于小波理论近年的迅猛发展,使其成为检测信号间断点的有力工具。文章就利用小波理论,对信号间断点的检测方法展开讨论。首先基于Haar小波,对其理论做简单介绍,讨论利用Haar小波对信号的分解过程。把信号分解到下一级尺度空间和小波空间,并根据分解后的信号小波系数检测信号的间断点。最后讨论了分解级数对检测精度的影响。     

小波理论及其在惯性导航系统中的应用前景

本文首先简要叙述了小波理论产生的实际背景及其在信号压缩与编码，计算机视觉与图象处理，地震信号的分析中的应用，然后介绍了小波变换的基本知识及惯导系统的基本原理和误差分析，最后介绍了小波变换在惯导系统中的应用前景，包括系统的故障诊断，陀螺漂移的建模等。     

小波分析在信号调制方式识别中的应用

从小波变换的基本概念出发,简要介绍了小波变换在信号时-频分析中的变焦特性。将小波分析理论用于信号识别时,主要是利用检测信号的奇异点来实现。以PSK、FSK、QAM信号的识别为例,详细分析了PSK、FSK、QAM信号的小波域特征,说明了小波变换的这一特性在信号调制方式识别中的应用。     

一种基于2^m带正交小波理论的DWMT方案

从２带正交小波基出发，探讨了２＾ｍ带正交小波理论，基于该理论，提出了一种新的可精确重构子带信号的ＤＷＭＴ系统结构。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述，基于B样条理论推出一种多尺度小波变换，采有软阀值判决方式，提出一种简单，实用的小波去噪方法。     

一种小波变换与FFT相结合的波特率估计新算法

小波变换具有局部显微特性，对信号的瞬时特性具有较强的捕获能力。从连续小波变换的定义出发，分析了PSK、FSK、QAM信号的小波域特征，并结合传统的FFT理论提出了一种波特率提取的新算法。对高斯白噪声中PSK、FSK、QAM信号的波特率提取进行了仿真试验，仿真结果表明，在信噪比大于1dB情况下该算法能有效地提取出PSK、FSK、QAM信号的波特率。     

利用小波脊线实现数字调制信号的自动识别

针对含基带脉冲成形滤波的数字调制信号的自动识别,研究了小波脊理论在其中的应用.理论分析表明,不同调制类型的数字信号经过连续小波变换后,会在时频平面上呈现出不同的脊线特征,利用这些特征能够有效识别信号调制类型.在小波脊原理的基础上,还进一步推导出选择Morlet小波参数的标准以及信号的规格要求.实际信号的测试证明了该方法的有效性和可行性.     

1/f信号的积分多小波变换表示

在积分多小波变换理论的基础上,研究了1/f信号的积分多小波变换表示,给出了用积分多小波逆变换产生1/f信号(非近似1/f信号)的条件。并对1/f信号的积分多小波变换的统计特性进行了研究,证明1/f信号的统计自相似性在多小波域内可由积分多小波系数的自相关函数矩阵来表达。基于单小波变换的1/f信号表示是其特例。     

小波分析及其在视频编码中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，理论深刻，应用十分广泛。它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展。作为一种技术工具和方法，小波变换在各个领域得到很好的应用。小波分析用于信号与图象和视频压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。本文就小波变换的概念、视频编码的基础知识以及小波变换视频压缩的基础理论作了简单的介绍。     

基于小波变换的自混合干涉信号降噪方法

应用小波变换理论对光反馈自混合干涉信号进行小波降噪处理。处理中用db4小波做降噪小波基,对自混合干涉信号进行4层分解,经过阈值处理与小波重构得到降噪信号。对不同反馈机制下降噪前后信噪比、均方差的对比分析,结果表明小波降噪在消除噪声方面的有效性。     

小波变换用于信号突变的检测

本文介绍了小波变换用于信号突变的检测原理，给出了实现小波变换的快速算法。语音的基音检测作为一个应用实例，在文中得到验证。理论与实验表明，利用小波变换检测基音与传统方法相比具有独到之处。     

小波分析去噪的应用研究

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论,通过对噪声特性的分析,并应用小波的方法对信号进行消噪处理,总结出小波分析对信号消噪的优点。