小波包最佳基与地震数据的分解和重建

本文对数据压缩的几种数学方法进行了讨论，分析了小波包最佳基算法在进行地震数据的分解和重建时所占的优势，并进行了实测地震资料的处理，在实际应用中，对小波基与小波包最佳小波基算法进行了比较。     

影像融合与复原的小波模型

本文给出影像融合和复原的小波模型。其精髓在于小波的多分辨率性质可将一个复杂而相互交织的症结分解为一系列弱相关和容易解决的小问题。本文着重探讨影像融合与复原中如何利用小波模型的理论与算法     

小波变换的多分辨率支集用于噪声图像低通滤波

依据信号与噪声的小波变换在不同分辨率下呈现不同特性的特点，提出了多分辨率支集图像低通滤波方法。通过与经典的高斯低通滤波方法实验结果比较，证明了本方法具有较强的抑制图像噪声能力。     

小波变换的边界处理

小波变换是一种十分有效的信号算是方法。对信号进行小波时，在许多应用中人们要求原始数据能够或尽可能精确恢复。边界处理对数据的精确恢复有着至关重要的影响。本文给出小波变换中边界处理的两种一般方法，并从理论上证明了该方法可以保证数据的精确恢复，最后的实验结果也证实了这一结论。     

遥感影像的形状参数

基于小波变换的图像压缩编码方法需要知道小波变换后各子带图像的概率密度函数的形状参数，以便设计出最佳的量化器。在本文中，通过ＫＳ（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ—Ｓｍｉｒｎｏｖ）检验的方法给出了遥感影像小波变换后各子带图像的形状参数，为遥感影像利用小波变换进行压缩提供了设计量化器的依据。     

数字影像上特征信息的小波表示

影像特征的表示和描述是计算机视觉中的重要内容。本文给出了基于小波变换的影像特征检测算法，从理论上说明了利用不同分辨率上小波变换系数的模值描述特征强度的合理性。     

离散小波变换的快速算法

在离散正交小波变换的快速Mallat算法的基础上,根据小波滤波器的特性,提出一种小波变换及逆变换的快速算法,用该算法进行小波变换及逆变换,对容量为N的一维离散信号样本,可节省N次浮点乘法运算。     

小波能量谱及其在热带太平洋SSTA多时间尺度结构研究中的应用

通过比较傅里叶分析和小波分析中能量守恒公式，提出了小波能量谱的概念。对一个复合的试验序列做比较分析，显示出小波能量谱具有直观地反映振动强度随频率和时间变化的优良性能，特别是对ｃｏｓ（ｗ２ｔ）ｃｏｓ（ｗ１ｔ）型的变化。应用于热带太平洋海表温度异常分析，得到它的年际变率主要由２年、４年和１年的振动组成，间隔１０年左右 同期增强或减弱为时间演变的主要特征。     

小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用

基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性，将小波变换和人工神经网络的优点结合起来，从基桩动测信号二进小波变换的频域中提取特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，进而实现基桩缺陷的诊断。数值模拟试验显示了该方法的合理性，在此基础上进行了工程桩的现场试验研究，结果表明训练成功的神经网络可以作为智能分类器对基桩常见缺陷进行识别和诊断。