小波变换在时变信号处理中的应用

概述小波变换的基本原理及特性，时变信号的时频特征等，讲座将小波变换应用于时变信号处理的基本方法，最后给出利用小波变处理变信号的实例。     

小波变换在相位编码信号处理中的应用

通过对小波分解系数进行门限阈值处理 ,可以有效地抑制噪声 ,同时能够很好地提取目标信号。文章基于两种阈值选取准则 (CM与MM ) ,对小波变换在相位编码信号处理中的应用进行了仿真实验。仿真结果表明 ,该方法除对噪声具有很好的抑制作用外 ,还有效地保留了目标信号的波形特征     

小波变换在心音奇异信号处理中的应用

针对如何剔除心音信号奇异点处的噪音信号的问题,该文利用小波变换方法,通过PhysioBank数据库中的相关数据,运用Matlab对含有噪音信号的心音奇异信号进行处理。其结果表明,该方法可在保留奇异信号的前提下,有效滤除噪音信号。说明利用小波变换技术分析与处理心音奇异信号是一种新的有效和实用的方法。     

小波变换在水声信号处理中的应用研究

小波变换是一种近年来逐渐兴起的数学计算分支,其在信号平稳传输工作中发挥了重要作用,并广泛应用于水声探测工作中.海洋蕴藏着丰富的生物资源以及矿物资源,随着经济建设的高速发展,我国资源需求不断增大,小波变换通信系统在水声信号处理中的智能化发展,必将成为信号运输管理的主流.     

小波变换在毫米波无源探测信号处理中的应用

本文研究在一种特定工作模式下,8mm无源探测器探测水泥路面时的输出信号。推导出了天线温度表达式并用m atlab对输出信号进行仿真。然后用小波变换对仿真信号进行信号处理,并讨论了利用小波变换进行目标识别的可能性。     

提升多小波变换及其在图像编码中的应用

多小波是一种新的小波．他在理论上所表现出来的优势以及他在应用领域所具有的潜力．使其受到高度重视。在短短的几年时间内，他在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法．而且是构造新的小波变换的一种工具。根据提升方法和多小波变换的特点，介绍了一种实现多小波变换的提升方法．并把这种提升多小波变换应用于图像处理，结果表明有很好的效果。     

激光多普勒闪烁信号处理中的小波变换方法

文中讨论了小波变换应用于激光多普勒信号处理的方法。研究表明，通过对连续小波变换，可检测多谱勒闪烁信号频移，在尺度域上突出测量体积中多粒子多普勒闪烁叠加信号的特征，从而可很好地分辨测量体积的多粒子状态。     

小波分析在语音信号处理中的应用

本文介绍了小波变换及小波变换在语音信号处理中的应用,效果显著。这里主要介绍运用小波变换对语音信号的压缩和增强,给出了仿真结果并进行了分析。     

小波分析在语音信号处理中的应用

信号分析是当前信工程信息处理中的重要环节,在早期主要依托傅里叶变换进行处理.然而,傅里叶变换只能进行频域分析,导致信号分析不全面.基于此,小波变换引入了时域窗,使得信号分析变得更加有效.语音信号相比一般通信信号其具有高复杂性,局部稀疏性等局部性的特征较多,这一点和小波处理的特点相融合,因此将小波分析应用于语音信号处理中有着非常现实的意义.鉴于此,文章立足于小波分析,对语音信号处理中的几个具体场景进行简要的综述.     

应用于信号处理的Fourier变换与小波变换

在分析Fourier变换与小波变换异同点的基础上,对它们在不同类型信号的处理过程中的应用进行了探讨．并给出一个检测故障点的仿真实例,证明了小波变换的优越性．     

提升格式的小波变换及在视频压缩中的应用

提升方法是计算离散小波变换的有效手段，将提升三维小波变换用于视频信号压缩。时间方向小渡变换选用Haar滤波器组，空间小波变换则在常规的图像编码所常用的D9/7滤波器组基础上，对其参数进行调整，进一步减少运算量。实验表明这种调整取得了与D9/7双正交小波基本一致图像编码效果，但提高了运算速度。     

小波变换在数字图像处理中的应用

小波变换在数字图像处理中的应用是小波变换典型的应用之一。由信号分析中傅里叶变换的不足引出小波变换,然后简单介绍了小波变换的定义和种类,分析了小波变换的性质和Mallat算法,总结了小波变换在数字图像处理中的四种应用：基于小波变换的图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合,分析了四种应用的过程及特点,同时进行了相应的Matlab试验与仿真。试验结果表明,小波变换在数字图像处理中的应用切实可行、简单方便、效果好、有很强的实用价值,有较好的应用前景。     

小波变换在图像压缩中的应用

以小波分析为切入点,阐述了小波变换在图像处理中的应用,小波变换域传统数据压缩模式相结合,取得好的压缩效果。掌握基于Mallat的小波变换对图像处理的作用,通过小波变换可以取得图像压缩及图像重构非常好的效果。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像在获取和传输的过程中很容易受到各种因素的影响,因此现实中的图像往往都含有噪声。这种噪声图像不利于人们的观测和后续更高层次的图像处理,所以图像去噪在图像预处理中十分重要;去噪的目的就是在有效去除噪声的同时保留图像的细节,从而获得高质量的图像。小波变换具有良好的时频局部特性,被广泛应用于信号和图像处理领域。     

小波变换在图像压缩中的应用

由于小波变换具有好的空间分辨率和好的频率分辨率的特性,同时还具有与人类视觉系统很相似的特性,因此在图像压缩领域受到关注。本文首先介绍小波变换基本理论,然后分析小波图像的分解与重构,最后在MATLAB中进行图像压缩仿真实验,并对结果进行了分析。     

小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用

从小波变换本质、原理出发 ,说明它在提取条纹位相方面的应用 ,通过阐述小波变换与傅立叶变换两者之间的内在联系 ,将小波变换应用到傅立叶变换轮廓术中 ,并着重用傅立叶变换的原理对小波提取位相的原理进行详细解释。模拟结果表明 :小波变换在傅立叶变换轮廓术中的应用是正确的、可行的。     

小波变换在红外图象处理中的应用

小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间（或空间）和频率域对信号进行分析，是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用，例如红外／可见光图象的配准与融合，红外图象增强，红外图像中的微弱目标探测等。     

小波变换在电网故障诊断中的应用

故障特征作为故障诊断的重要信息,其提取方法研究备受关注。为提取电网短路故障的特征信息,在Matlab的Simpowersystem电力系统建模的基础上,运用小波变换的方法,对短路故障工况的暂态过程进行了分析和特征提取,其所提取的均方根值与不同的短路故障之间存在映射关系。证明了运用小波变换进行特征信息的提取,在电网短路故障诊断中具有一定的应用价值。     

小波变换在数字图像数据压缩中的应用

介绍了二维离散小波变换构成的多分辨分析的理论基础 ,并研究了小波变换在图像压缩中的方法。实验表明小波变换用于图像压缩能够实现很高的压缩比 ,具有很高的使用价值     

小波变换在图象压缩中的应用

文章从实际应用角度出发,提出了一种基于小流变换和改进LBG向量量化的有损图象压缩算法。该算法首先利用小波变换对图象进行分解,然后根据各子带（子图象）特点对小波系数进行相应的改进LBG向量量化编码,从而实现图象压缩目的。实验结果表明：该图象压缩算法的使用,可以在图象质量几乎不下降的条件下,极大地提高压缩比,改善恢复图象质量。