小波变换在振动台信号处理中的应用

介绍振动台的工作原理，提出一种利用信号边沿与噪声的小波变换的不同性质来去噪的方法，给出该方法的使用效果，并进行了讨论。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波变换是近几年发展起来较新的数学分支，应用十分广泛，本文介绍了小波变换的基本原理，并论述了它在图像处理中的应用。     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法，并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理，阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

基于傅立叶变换和小波变换的信号处理

介绍了傅立叶变换、小波变换等几种常见的分析处理信号的方法,并对一个实例信号分别利用这两种方法进行了分析处理,阐明了这两种变换在对信号处理上的不同特点。     

小波变换在图像压缩中的应用研究

介绍了数据压缩图像基本原理,指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要方法,介绍了小波变换如何实现对图像进行压缩,并与传统的DCT方法作了分析比较,分析了各自的压缩比和重建效果,以及小波变换在图像压缩技术中的优越性。     

小波变换和傅立叶变换在系统诊断中的应用

对小波变换和傅立叶变换的特点进行了简要的阐述，并结合具体的系统诊断实例，介绍了在数字滤波，数字信号分析，信号特征提取等方面的应用技术。文中给出了采用MATLAB语言编写的程序模块及程序运行结果，并绘出了各个处理阶段的波形，使读者能够清楚地看到两种变换的功能。     

小波变换在时间序列信号长程预测中的应用

讨论时间序列信号长程预测的原理和卡尔曼滤波预测模型及其改进模型的应用,及小波变换在时间序列分析长程预测中的应用,通过小波变换将时间序列信号分解,再重构低频信号,从重构后的信号中进行重采样提取时间序列子序列用于信号长程预测的方法.     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论，综述了小波变换在图像编码压缩中的应用，展望了今后的研究方向。     

小波变换在图像压缩中的应用

为了探讨基于小波变换的图像压缩方法,结合SPIHT算法,提出了图像压缩编码方案,该方案不仅能有效地控制计算量,满足实时处理的需求,而且可以方便地实现子频带编码.通过为典型的512×512×8的灰度图像进行仿真,结果表明,压缩后得到图像峰值信噪比为32.14 dB.     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

用差示扫描量热法求微胶囊的壁材厚度

采用差示扫描量热（DSC）法对微胶囊的壁材厚度和含量进行计算．实验表明：对于在芯材发生相变的温度区间内壁材没有热效应的微胶囊，用熔融热和结晶热能够计算出微胶囊的壁材含量和厚度．用相变热得到的微胶囊的壁材厚度与显微镜测得的微胶囊的壁材厚度相一致．     

小波变换在弱信号检测中的应用

简要介绍了短时傅里叶变换及小波变换理论,并用此理论分析了强噪声背景下雷达弱信号检测方法,给出了相应的基函数及离散算法,最后给出了计算机模拟结果.     

基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.     

EMD信号处理方法在LabVIEW和MATLAB中的实现

经验模态分解方法（EMD）在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用,为了能够方便的使用EMD方法对信号进行处理,现将LabVIEW虚拟仪器开发平台良好的用户图形界面和MATLAB软件强大的数值分析功能相结合,利用LabVIEW调用MATLAB实现EMD信号处理方法。仿真结果表明对信号进行EMD分解后,使得瞬时频率具有了物理意义,但只是对信号进行了初步处理,可根据实际需要进行相应后续处理。     

差示扫描量热法在大分子体系研究中的应用

应用差示扫描量热法(DSC)对蛋白质和淀粉两类生物大分子体系进行了研究。研究了3’-叠氮-2’, 3’-二脱氧胸苷(AZT)对人体细胞骨架蛋白-actins的毒副作用和脱脂米粉与未脱脂米粉淀粉的糊化。结 果显示出差示扫描量热法在生物化学分析中应用的可行性。     

利用子波变换检测信号波形

利用子波变换的多分辨性质，基于信号和随机噪声在子波变换域中不同的模极大值系数特征，设计并实现了一种实用的波形检测器，对不同信号的仿真处理结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，又能保持对待检信号的良好分辨，适合于对一类非平稳信号进行时变滤波处理。     

一种改善的利用小波变换消除信号噪声的方法

传统的建立在傅立叶变换基础上的滤波方法在提高信噪比和时空分辨率两项指标上存在矛盾,与之相比,基于小波变换的滤波去噪技术有明显优点,首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论,然后提出一种利用信号与噪声的小波变换不同性质进行去噪的方法,最后给出了并讨论了该方法的仿真结果。     

小波变换在地震信号分辨处理中的应用

研究多尺度理论及利用小波滤波器系数的相关算法。在用小波变换提高地震记录的分辨率和信噪比的具体实现过程中,利用相邻地震道有效信息之间具有较强的相关性,而噪声之间相关性很弱．基于此相关性对地震记录进行小波分解系数的优化调整,再由调整后的系数进行重构,得到了高信噪比和分辨率的地震记录,实现了在保留高频有效成分的同时抑制了噪声。     

小波分析在信号消噪中的应用

对小波分析和小波包的基本理论进行了简单介绍,详细分析了基于小波分析和小波包对信号进行消噪的处理技术,并利用MATLAB分别进行了计算机模拟,最后分析、比较了各种消噪方法的效果和优缺点,并结合理论分析和模拟结果讨论了阈值的选取方法和原则。通过本文的分析和模拟结果,我们可以看出,小波分析在信号的消噪中具有独特的优势,并且具有广阔的应用前景。     

L2(Rn)空间中的连续小波变换

讨论了L^2(R^n)空间中的连续小波变换，分别得到了原来变换函数与其不同的函数生成的重构公式，获得了这些重构公式在L^2(R^n)中范数收敛意义下成立的条件，后者在L^2(R^n）中范数收敛意义下成立的条件是前者在L^2(R^n)中范数收敛意义下成立的条件的自然推广。当n=1时，便得到一个L^2(R)中与原业变换函数不同的函数生成的重构公式在范数收敛意义下成立的条件。与Daubechies已有的结果相比，减弱了变换函数和生成重构公式的函数条件，拓宽了连续小波变换重构公式的应用范围。