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正交分解的物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、循环平稳信号分析、时频分析、小波变换

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器分析》ppt电子教案，内容包括：气相色谱理论基础、电位分析方法、色谱分析法、原子吸收分析法、分光

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用AR(n)模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果.将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于BP网络的预测方法相比较表明:该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中

附录一、快速付里哀变换与反变换程序实例 附录二、快速余弦变换与反变换程序实例 附录三、快速 Walsh-Hadamard 变换与反变换程序实例 附录四、二维小波分解与重构程序实例 附录五、直方图均衡处理程序实例 附录六、伪彩色增强处理程序实例 附录七、模糊图像恢复处理程序实例 附录八、中值和均值滤波图像恢复处理程序实例 附录九、数学形态学处理程序实例 附录十、图像采集卡的参数及使用（供光盘中软件参考）

利用多分辨率分析,我们已构造出尺度函数和小波函数小本章将研究函数的小波分 解。我们将在第一节首先给出两种分解式,并导出计算小波系数的 Mallat算法。在第二 节将讨论小波的消失矩,它的光滑性以及与滤波函数mo()在w=处的零点的重数的 关系。第三节将用小波系数刻划函数的正则性

8.1 从傅里叶变换到小波变换的时频分析法 8.2 小波变换分类 8.3 小波变换的多分辨分析特性 8.4 尺度函数与小波 8.5 小波变换的快速实现 8.6 图像的多分辨分解与重建 8.7 小波变换在图像边缘检测中的应用 8.8 小波变换在图像去噪中的应用 8.9 小波变换在图像融合中的应用

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中