基于小波理论的平面叶栅优化设计

应用最优控制理论和Ｌａｇｒａｎｇｅ插值建立了任意回转面三元叶片的平面叶栅优化设计的数学模型。用小波理论求解此模型得到一批数值结果。结果分析表明小波方法较传统方法更加有效。     

表面综合形貌的小波分离法

用小波分析将曲面表面误差分离为三项之和：形状误差、表面波度和表面粗糙度，同时得出三种误差的分布及其特性，克服了传统统计参数法的某些不足，有利于对表面的分项及总体特征进行综合评定     

基于频域带熟数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波亦换提取雷达目标散射参人出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道小菠性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理。     

基于变步长随机共振的弱信号检测技术

针对绝热近似小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的弱信号检测，以及单一频率的共振分析在实际应用中的局限性问题，提出了一种变步长随机共振数值算法．该方法通过调整计算步长，使随机共振理论同时适用于犬、小参数条件下的弱信号特征提取．计算机仿真结果表明，对变步长随机共振后的信号作幅值谱和小波分析，均能准确得到低信噪比信号中的多个有用成分，充分证明该算法在大参数条件下可对弱信号中的多个特征频率产生共振输出．同时，变步长随机共振也可以有效抑制信号小波分解中由强噪声引起的边频干扰，提高小波分析在低信噪比信号检测中的可靠性．     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

一种基于小波系数方差的语音端点检测方法

首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。     

利用运算矩阵数值求解常微分方程的改进方法

给出一种基于Haar小波积分运算矩阵求解常微分方程的改进方法,称之为区间分段法.在相同误差条件下,该方法计算速度更快,同时,对于不同的子区间,可根据精度的要求来设定离散点数,增加了应用的灵活性.     

框架和Riesz基的稳定性

从两方面讨论了Hilbert空间中框架和Riesz基的稳定性：在满足一定条件Bessel序列的扰动下，框架和Riesz基在Hilbert空间中的稳定性；把框架和Riesz基与小波结合起来，在母小波、采样序列的扰动下，小波框架和小波Riesz基在L^2（R）空间中的稳定性．对有关文献的相关结论进行了推广，目的在于可以根据框架的稳定性，设计或者选择一个更优的框架来精确地逼近信号．     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.