基于子波神经网络的函数逼近

分析了神经网络中非线性函数与子波变换母函数的关系,研究和于非线性函数逼近的子波神经网络的结构设计方法,函数逼近实例证实了结论的正确性。     

信号恢复中采用冗余二进子波变换的必要性

讨论了信号子波变换的模极大值表示信号和恢复信号中采用冗余二进子波变换的必要性。分析了过零点表示和模极大值表示的关系,提出了冗余二进子波变换在交替投影的恢复算法中的必要性,改进了仿射投影以消除多余的振荡,并对算法进行了计算机模拟并给出了仿真结果。     

基于子波变换的自适应滤波

研究了基于子波变换的子波子带自适应滤波,它不仅加快了最小均方（ＬＭＳ）算法的收敛速度,有利于降低计算复杂度,而且改善了收敛性能。给出的谱线增强器的模拟结果证实了上述分析。     

一种基于自适应子波神经网络的船舶噪声分类方法

基于自适应子波神经网络提出了一种船舶噪声分类方法，构造了一种用于船舶噪声分类的自适应子波神经网络分类器，并应用该分类器对前置处理后的三类船舶噪声进行了自动地提取识别特征，并分类。该方法所获得的特征空间与以ＡＲ建模方法获得的特征空间相比，类别之间的可分性好，特征数目少，分类结果令人满意，证明了该方法的优越性     

自适应子波神经网络数据挖掘方法

分析了人工神经网络所依据的生物学基础,探索改进与完善网络模型的途径,将子波与巳有的神经网络模型相结合,提出一种基于自适应子波神经网络的数据控制方法,并依此来构造数据挖掘过程的机器学习机制,以求提高对问题的处理能力,数据挖掘的仿真实例表明,与一般的人工神经网络相比,用自适应子波神经网络进行数据挖掘不仅是有效的,而且也是可行的。     

子波消噪技术及其应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质,提出了一种非线性消噪方法。该方法与传统的消噪方法不同：它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器,而是根据信号与噪声的奇异点性质不同滤波。因而,在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率。     

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。     

基于子波变换的畸变电力信号分析

鉴于傅立叶变换方法对电压缺口信号、瞬态阻尼振荡信号等非平稳、瞬态干扰的畸变信号的分析存在局限性,采用子波变换理论对电力信号的畸变进行分析。连续子波变换（CWT）较圆满的解决了干扰信号时间宽度的检测;基于多分辨分析理论（MRA）,采用离散子波变换（DWT）解决了诸如干扰信号幅度估计、干扰信号提取等问题。     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的故障类型和故障信号时域采样数据,以子波空间作为模型识别的特征空间,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法,由于波神经网络对故障进行学习和诊断,实验结果表明,子波神经网络的故障诊断方法在在了不解故障信号频率结构的情况下,即可对平衡和非平衡故障信号进行诊断,适于设备在线监测及设备的巡检。     

子波变换域的快速自适应滤波算法

分析了一般变换域中的传统ＬＭＳ算法,利用信号的相关矩阵经过子波变换后的稀疏带状结构以及区间子波变换能有效地抑制边界效应的能力,讨论了一种新的子波变换域的Ｎｅｗｔｏｎ－ＬＭＳ类算法．仿真结果表明,对于高低频信号,该算法能给出矩阵的较准确的模块化估计,且收敛速度明显快于传统的ＤＦＴ－ＬＭＳ和ＤＣＴ－ＬＭＳ等算法．     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的的故障类型和故障信号时域采样数据 ,以子波空间作为模式识别的特征空间 ,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法 ,由子波神经网络对故障进行学习和诊断 .实验结果表明 ,子波神经网络的故障诊断方法在不了解故障信号频率结构的情况下 ,即可对平稳和非平稳故障信号进行诊断 ,适于设备在线监测及设备的巡检     

基于半连续子波变换的快速宽带相关处理方法

文中在分析了连续子波变换（ＣＷＴ）和离散子波变换（ＤＷＴ）应用于宽带相关处理时的优缺点的基础上，提出了基于半连续子皮变换（ＳＣＷＴ）的快速宽带相关处理方法。同时，给出了两种离散化的ＳＣＷＴ的快速分解算法及相应由离散化引起的误差和传播分析结果。     

利用子波基函数神经网络进行预测

提出了一种利用子波基函数神经网络对自动控制系统进行预测的新方法。子波基函数神经网络利用局部获得信息完成函数映射,从实验数据中提取时频特征,基于以前观察获得的数据来预测未来的输出结果。在这篇论文中,我们提出了一种实现子波基函数神经网络的结构和算法,并给出了一个时间序列预测的例子评价子波基函数神经网络预测的性能。     

双线性变换的计算实现

针对双线性变换在工程设计中存在的困难,通过计算机计算,由已知模拟系统传递函数各质量批示参数自动变换到数字城中,建立了一一对应的矩阵关系。进行矩阵运算后,得到所需的数字系统传递函数,它快速、方便、精度高、便于调整优化,在自动控制和数字信号处理中具有一定的价值。     

双尺度积分方程与半连续子波变换

把双尺度差分方程推广为一般的双尺度积分谢谢中,研究了其解的存在性条件及解的求法。在此基础上,提出了半连续子波变换的概念,给出了其快速塔式分解算法和基于框架的综合算法,构造了３个半连续子波函数类,并应用于宽带相关处理中。基于双尺度积分方程的半连续子波变换保留了连续子波变换和离散子波变换的优点,克服了其缺点。     

基于子波阈值消噪的专用芯片研究

传统的实时信号处理消噪方法常采用ＦＦＴ,但用其处理非平稳信号或奇异信号时,效果并不明显,在文中一方面基于信号、噪声在多尺度空间能量分布的差异而推出的Ｄｏｎｏｈｏ非线性子波阈值消噪原理,另一方面从子波变换与ＦＩＲ滤波器组的特定关系出发,在滤波卷积、下二采样过程中,将数据按一定规律重排,利用可编程逻辑器件ＣＰＬＤ设计了一个夺非平稳信号进行实时子波分解及阈值消噪的专用芯片。     

子波网络的近似能力分析

选取单隐层子波网络为研究对象，并且允许隐层上的节．点数可以足够多，通过对其构成机理的分析，得出一个有关这种网络对非线性映射逼近能力的定理，从数学上给予了严格的证明，并进行了仿真计算，仿真结果表明，子波网络对非线性连续函数具有良好的近似能力     

子波变换在超宽带雷达中的应用

介绍了连续子波变换的定义和性质:基于子波变换在时域和频域的良好局部化性质;研究其在宽带信号的相关处理和超宽带雷达目标特征提取两个方面的应用,理论分析和试验结果表明,在超宽带雷达信号处理中,宽带相关处理相当于时间尺度域的匹配滤波,采用连续子波变换从频域采样数据中提取目标散射中心是一种较为鲁棒的方法。     

一种子波变换高质量音频压缩编码方案

提出了一种新的基于子波变换的高质量音频压缩编码方案,从理论上分析了子波变换用环境于音应压缩编码的有效性,给出了新的压缩编码方案讨论了实现中的一些具体问题并给出了实验结果。实验主观听觉效果良好并可将音频信号压缩平均每样值０．８ｂｉｔ,总的码率压缩比约为８．８：１。     

连续子波变换数值实现中尺度采样间隔的确定

为了确定连续小波变换数值实现中各种母波相应尺度采样间隔的最佳值，按照数字信号序列的最高数字频率等于或小于。的两种情况，论证了均匀点格采样时连续子波变换数值实现中Morelet母波以及偶对称或奇对称的各阶高斯函数导数解析母波的尺度采样间隔的最佳取值，奇对称母波数值实现中同时所需的时间平移量，偶对称或奇对称的各阶高斯函数导数解析母波的相应数字滤波器的波动情况。本结果应用于信号小波分析的工程实现和理论研究，试验结果与理论结论完全符合。