经典规范正交子波的一种简单广义化方法及其应用

从最简单的Haar尺度函数入手，提出一种简单而又快捷的方法，将每一个经典的规范正交子波基进行拓展得到一类新的规范正交子波基。新子波类中的每一个子波均继承了原始子波的许多基本性质，比如规范正交性，正则阶，时、频局域化特性等，同时也得到某些性能的改善，文中重点探讨广义Haar子波、广义Shannon子波和Meyer子波、Daubechies子波等的简单广义化；最后讨论新子波系统的一个直接应用：实（序列）信号解析子波变换的快速算法问题。     

离散子波提升算法研究及其性能分析

论文基于矩阵变换和变换矩阵级联分解的思想,提出一种新的多相矩阵表示形式,对离散子波提升算法的机理进行了完整的理论分析,对子波提升算法和子波变换双通道滤波实现的理想重构条件进行了等价性证明,并利用互补滤波器组的对偶性提出一利新的子波提升分解算法的级联矩阵分解形式,使提升算法的机理解释更加完善,然后基于文中提出的矩阵级联分解形式,以(2,2)双正交子波变换为例说明了离散子波提升分解算法的实现,并就算法的可逆性、运算量和原位实现等问题进行了简要讨论。     

用于信号逼近的最佳正交子波选择方法

离散子波变换将离散时间信号分解为一系列分辨率下的离散逼近和离散细节，紧支的正交规范子波与完全重建正交镜象滤波器组相对应。本文提出一种用于信号最佳逼近的正交子波选择方法，即选择满足一定条件的滤波器的方法。通过对滤波器参数化，可以将带约束的最佳化问题转化为无约束最优化问题，通过对参数在一定范围内的搜索，得到最优解，文中给出了计算机模拟的结果。     

用于信号逼近的最佳正交子波选择方法

离散子波变换将离散时间信号分解为一系列分辨率下的离散逼近和离散细节。紧支的正交规范子波与完全重建正交镜象滤波器组相对应。本文提出一种用于信号最佳逼近的正交子波选择方法,即选择满足一定条件的滤波器的方法。通过对滤波器参数化,可以将带约束的最优化问题转化为无约束最优化问题,通过对参数在一定范围内的搜索,得到最优解。文中给出了计算机模拟的结果。     

子波变换在信号奇异性分析中的应用

信号时频分析对电子战侦察有重要意义。子波变换被认为对此有极大价值。对于波变换及其应用展开讨论。着重论述了子波变换的起源背景、子波变换是否无所不能和单尺度哈尔(Haar)子波平移变换检测信号瞬时频率，并对用于波变换脊分析无线电信号的方法所存在的局限性进行简要讨论。     

一种基于子波变换的视觉信息提取模型

文中提出了一种基于子波变换的具有反馈环节的人类视觉信息提取的数学模型，利用子波变换在频域上分解图像信号，并对各图像分量作适当的变换，来对应人类视觉系统的不同通道，然后利用子波逆变换合成与人类视觉提取的信息相一致的图像。文中对该模型进行了详细的分析和讨论。     

自适应门限子波消噪的专用芯片研究

本文从子波变换与完全重构FIR滤波器组的特定关系出发,将输入数据按一定规律重新排列之后实时地将数据分解到不同的尺度空间,然后经过正交子波基的Donoho非线性软门限消处理。同时,推导出信号休止期内的相对实时自适应噪声方差处。在此子波消噪专用芯片的研究过程中,利用可编程逻辑器件CPLD进行了时序仿真和验证,为超大规模子波芯片设计及实时应用提供一个良好的工作基础。     

子波变换用于红外（上）

近年来子波变换已为越来越多的人熟悉，尺管应用子波变换的概念已有相当一段时间，但是，只是到最近几年才开始产生作用，尤其是在信号和图象处理方面，子小概念可以应用在差方方程，信号处理，图象和视频压缩以及许多其它领域，我们将对子波变换和子波分析作一简要介绍，并将子波变换同傅叶变换作了一比较，子波变换使我们能够分析非静态信号，而傅里叶变换却不能，这是子波的一个十分重要的特征，子波分解使得同时在时域（空域）和     

基于子波变换局部极大值的信号去噪新算法

本文出了一种相尺度间信号子波变换极大值点相似系数的定义，它定量地描述了相邻尺度间子波变换极大点的相似性。在上核实 定主的基础上，提出了波变换域信号去噪的新算法。     

天波超视距雷达抑制流星余迹干扰方法的研究

工作在高频波段的超视距雷达（OTHR）会受到流星余迹的干扰，这种干扰的存在，严重影响了OTHR的正常工作，流星余迹干扰在高局部短时间幅度是很强的，与海杂波产生差拍，表现为奇异性特征，利用子波变换对信号的奇异性具有很好的检测效果，提出了用二进制子波变换的方法有效检测和消除流星余迹瞬态干扰，这种方法与正交子滤波器比较，有较高的灵敏度和精度，并且在消除流星余迹干扰后，使信噪比得到提高。实测数据的仿真结果表明这种算法的有效性和实用性。     

利用子波变换检测瞬时信号

本文提出一种基于子波变换的检测瞬时信号的方法。推导出一种适合于检测瞬时信号的子波基函数，并将其应用于检测波形和到达时间未知的瞬时信号，利用子波的伸缩和时移特性，通过对信号做多尺度的子波变换，可以在低信噪比下很好地检测到信号，本文还推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，理论分析和计算机模拟结果表明，本方法是有效的，是提高检测性能的一种新途径。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法。这种方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

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．     

基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法的研究

本文利用心音信号在小波域的分布特点,提出了一种基于小波变换域的参数化双谱心音信号分析方法。通过对不同类别的心音信号数据分析表明,本方法不仅能抑制各类噪声的干扰,而且能有效地区分不同情绪状态下心音信号的模式特征,为分析人类情绪变化的特点提供了一种实用而有效的方法。     

Singularity Detection of Signals Based on their Wavelet Transform

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｐｏｉｎｔｓｏｆｓｈａｒｐｖａｒｉａｔｉｏｎｓａｒｅｏｆｔｅｎａｍｏｎｇｍｏｓｔｓｉｇｎａｌｓｏｒｉｍａｇｅｓｗｈｉｃｈｃａｎｂｅａｂｓｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｈｅｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆａｆｕｎｃｔｉｏｎ     

Wavelet transform coding for MCP error images using quadtree decomposition and ECVQ

This paper proposes a new wavelet transform video coder which employs motion compensation, wavelet decomposition, and entropy-constrained vector quantization (ECVQ), in sequence. Each of layered subimages obtained from wavelet decomposition is segmented into basic blocks, and then the blocks are selectively encoded by ECVQ according to the energy of the samples. We introduce an efficient method to encode the map representing which blocks are encoded, based on inter-band prediction followed by a quadtree encoding. The proposed coder uses a simple forward analyzer in order to optimize the encoding parameters and introduces a preprocessing of signals which normalizes the input vectors of ECVQ in order to reduce the image-dependency of ECVQ codebooks. Simulation results show that our video coder provides good PSNR (peak-to-peak signal-to-noise ratio) performance and efficient rate control.     

从时频分布到连续子波变换

本文从时频分布的物理概念出发,首先指出了各种时频分析方法的内在联系和差别,然后着重从连续子波变换在信号分析中的物理意义来讨论它的数学表示和特有性质,并和短时傅里叶变换作了比较。接着对连续子波变换在时间尺度平面上的离散化的概念作了扼要描述。最后,基于文中叙述的物理概念,对子波变换的应用和进展作了简要评述。     

基于小波变换的空间约束矢量量化方法

图像的小波变换能同时提供空间－频率局部化信息，而且小波变换域内矢量量化数据压缩已得到广泛应用，经过小波变换后，各子带小波分量存在相关性和空间约束，同时考虑到人类视觉对水平和垂直方向高频分量比对角方向更加敏感，本文提出了基于空间约束的矢量量化方法，该算法能同时提高编码效率和改善重构图像质量。     

应用小波变换于电磁场目标后向散射信号的时频图分析

本文将Ｍｏｒｌｅｔ小波用于电磁场后向散射信号的时频分析，为了更好地提高时频分析的时间和频率分辨率，我们对Ｍｏｒｌｅｔ小波进行了改进，并合理地选择尺度的变化规律，数据结果证明无论地同时提高时频分辨率还是抗噪声能力上，改进的Ｍｏｒｌｅｔ小波时频分析都优于短时傅里叶变换和Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ分布。     

基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法

为了解决非平稳信号的时频图特征难以提取的问题,提出了基于小波变换和残差神经网络的全盲频谱感知方法。该方法通过连续小波变换将捕获的主用户信号变换成时频信息矩阵,同时转化为图片作为输入,通过残差网络进行训练和识别。仿真测试了不同小波基对非平稳信号的分解能力和所提算法在各种复杂无线信道环境下对非平稳信号的检测性能和泛化能力,以及对不同主用户信号的适应能力。结果表明,在信噪比为-16 dB时,该方法能在虚警概率为0.1时达到0.92的检测概率,同时amor小波更适合用于非平稳信号的分解且训练识别能力更优。