小波分析在船舶导航传感器中的应用

论述小波变换的数学理论和方法。根据小波变换的多分辨率分析方法，重点分析小波变换在导航系统中的作用；利用Daubechies小波函数，采用阈值去噪法，可在低信噪比的情况下较准确地估计导航传感器的原始信号；分别针对多普勒系统和北斗双星定位系统，借助小波变换对其接收信号进行了离线仿真研究。仿真分析表明，应用小波变换的分层技术抽取特征参数效果明显，去噪效果亦较为理想。     

小波提升算法在JPEG2000可逆变换中的应用与实现

离散小波变换是图像处理和压缩技术的基础，而基于提升方法的离散小波变换是当今业界研究的热点之一。在分析二维图像的小波变换的基础上，研究小波提升算法、其特点及其实施方法，探讨该算法在JPEG2000中可逆小波变换上的实现，给出该算法的C语言实现，并进行了分析。     

小波分析在船舶测试信号和图像消噪方面的应用

小波消噪已经成为目前信号消噪的主要方法之一，小波变换由于在时频两域都具有良好的局部性能，尤其在信号处理过程中，采样信号都不可避免地受到各种噪声和干扰的影响，利用小波分析可以对实验数据进行消噪处理。本文详细介绍了目前小波消噪的各种方法，揭示了小波消噪的数学背景和滤波特性；并阐述了针对不同信号的自身局部特性以及使用不同的小波变换函数和构造出适合的闻值之间的联系。对一个含有噪声的多普勒测试信号和一个含噪声图像分别进行了多尺度一维离散平稳小波分解和二维离散平稳小波消噪分析，仿真的结果表明：小波分析可以对信号更有效地消噪。     

小波神经网络在高维非线性系统辨识中的应用

在对高维系统的非线性辨识中，容易诱发维数灾难，而且由于数据分布的不均匀性和稀疏性，使得通常正交小波网络在应用时丰在许多困难，本文利用非正交小波网络，按照文[6]的方法训练和构造小波网络，针对其泛化能力不好的缺点，结合最小二乘算法提出了一种在线自适应调整网络权值的方法，获得了一类具有良好自适应能力的小波网络。     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

分析了柴油机缸盖振动机理，运用小波包对振动信号进行分析与讨论，将含噪信号进行小波包降噪处理，对降噪信号进行小波包分解，通过提取频带能量特征，对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断。     

基于小波理的奇异信号分析

鉴于传统信号处理对非平衡信号的局限，小波分析作为一种具备时间－频率局部特性的信号处理方法，已成为众多领域的研究热点。笔者介绍了小波变换的部分性质，分析了小波变换与Fourier变换下的奇异信号特性，并以此进行奇异信号检测。     

基于小波网络的水下机器人推进器故障诊断

针对小波神经网络的隐层小波函数可以调节伸缩因子与平移因子影响网络输出的特点，将其伸缩因子与平移因子引入到最小扰动动态学习率的学习算法中。此算法通过计算动态学习率，使得小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值的变化最小，这样便可提高小波神经网络的稳定性和收敛速度。使用这种小波神经网络对机器人建模，通过比较模型的输出（运动状态估计值）与实际测量值可得到残差，并分析残差提取故障判断准则，从而进行推进器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。     

一种基于小波的盲提取信息隐藏

提出了一种基于小波的盲提取信息隐藏算法。将载体进行小波分解，根据低频区域小波系数的重要比特位选择中频区域隐秘信息的嵌入位置。再将经过了预处理的隐秘信息映射到已确定的嵌入位置，最终通过小波反变换生成含有隐秘信息的伪对象。提取则是嵌入的反过程。试验表明此方法的隐藏效果较好，伪对象与原始载体的区别不易被人眼察觉。提取时不需要原始载体，具有一定的抗攻击性。     

小波与其计算

作快速小波变换。文章较完整地论述了波变换原理的基本部分，性质，特点与计算方法。对确定性信号而言，有些规律有助于定性判断信号的小波变换图形。     

钢管漏磁检测信号的时频分析

介绍了时频分析中的短时傅立叶变换和小波变换的基本概念和特性。对钢管缺陷的漏磁信号分别进行短时傅立叶变换和小波变换分析与处理，比较它们的优缺点，得出时频分析是解决钢管漏磁突变异常信号的一种有效方法，尤其小波分析方法在解决漏磁信号干扰剔除、数据压缩、特征提取方面更具优点。     

小波变换域的时间扩展信道的信号检测

时间扩展信道（TSD）是信道畸变的一种常见形式，它的最佳似然比检测器是副本相关积分器（RCI）。本文从连续小波变换的理论出发，推导了TSD信道小波变换域的最佳检测器（WDRCI），从理论上分析了它与副本相关积分器的等价性，用仿真实验给出了模拟的结果，验证了其有效性，并进一步说明了其性能优于小波域的副本相关器（WDRC）。     

VDR雷达图像的ROI图像编码压缩算法

针对VDR雷达图像感兴趣区域压缩问题，提出了整数小波变换和非均匀移位的ROI图像编码压缩算法。该算法利用整数小波对图像进行变换，对量化后生成的小波系数进行非均匀移位，不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复，还实现了使图像的渐进恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对VDR雷达图像的压缩实验，该算法效果明显。     

基于小波网的船舶运动极短期建模预报

本文结合小波分析和神经网络的优点，建立了应用于船舶运动极限期模预报的小波神经网络的结构及算法，给出了该算法的一步及多步预报模型，并进行了仿真，仿真结果说明该算法是可行的。     

基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波，把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取，并结合小波消噪技术，在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。     

基于小波分析的自动控制系统的故障分析

工业控制系统常发生的故障是执行机构和检测装置的故障，且故障信号是多突变性的。传统的Fourier分析由于在时域缺乏空间局部性，只能确定一个函数奇异性的整体性质，而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况，难以检测到突变信号。小波变换具有空间局部化性质，而且时域窗和频域窗的宽度可调节。对系统的输入、输出信号进行小波变换，利用该变换求出输入输出信号的奇异点。仿真实验证明了小波变换在故障检测中所具有的优越性。     

基于水天线检测的数字图像处理算法研究

重点讨论了天文导航中水天线图像的处理算法。先通过小波变换的阈值法分割对图像进行分割，然后利用中值波消除图像中的噪声，再通过小波变换提取出图像中的水天线，最后通过Hough变换得到图像中水天线的具体位置信息，从而计算出舰船的摇摆角。     

电能质量分析方法评述

就电力系统中存在的主要电能质量问题作了归纳，对几种基于变换的分析方法尤其是小波变换法的原理及在电能质量领域的应用作了详细阐述，最后对小波变换在电能质量分析中的发展方向进行了展望。     

基于小波变换的图像压缩编码研究

原始的数字图像需要大量的存储空间，而直接对其进行压缩编码效果并不理想。小波变换是一种新的数学工具，用其进行图像变换，不会增加数据量。实验证明，经过小波变换处理过的图像，数据更有规律，再进行压缩编码效果会更好。本文就这个问题进行了实验，并给出了实验数据，供大家参考。     

用于雷达信号杂波抑制的小波算法选择

在航海雷达中，雷达信号存在着内部噪声、雨雪杂波、海杂波和同频干扰等杂波。而基于小波变换的雷达杂波抑制方法是一种不依赖于杂波统计分布特性，对各种分布的雨雪和海浪杂波都有良好适应性的方法。算法的选择是对该方法进行实际应用的关键，由这一点，从多角度出发，对此种方法在应用中小波基和算法选取进行讨论。结果表明，硬阈值处理、非降样算法的4尺度Haar小波比较适合进行基于小波分析的雷达信号杂波抑制处理。     

时频分析及其应用

介绍了时频变换和小波变换，利用三级小波包分解，获取信号能量分布的特征向量，根据信号能量分布的特征向量相关系数，确定两种信号相关程度，给出了识别不同信号的识别方法。试验表明：本方法在车辆噪声、振动源识别应用方面比传统的分析方法更为简单、有效，为车辆振动和噪声控制的研究提供了新的测试手段。