由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟,因此从那时起就开始出现各种新 颖的小波图像编码方法。这些编码方法包括EZ,在EW算法基础上改进的SPHT和 EBCOT等。由于EZW算法的开拓给后来者带来很大的启发,它是一种有效而且计算简单的 图像压缩技术,因此本章将重点介绍

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

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

许多力学和工程问题都可以表示为第一类奇异积分方程.本文给出了带Hilbert核的奇异积分方程的小波Galerkin算法.利用L2([0,1])上的周期小波和Hilbert核的特点降低刚性矩阵的维数;并且通过阈值使得矩阵更加稀疏,以减少计算量和节省存储空间.根据Hilbert核的奇异性,通过Tikhonov正则化方法求解了所得到的刚性方程组,给出了算法的收敛性和数值结果

针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义

小波分析是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种 数学工具。它是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破,无论是对 古老的自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击

为识别钢筋混凝土简支梁的损伤状况,对简支梁进行了逐级加载实验,每级加荷后卸荷,观测梁的裂缝,并测定梁的动力反应.将钢筋混凝土简支梁作为无限自由度体系,并对该体系的动力方程进行小波变换,得到多尺度下的结构动力响应表达式.信号经多尺度分解后,包含了信号中更多的结构损伤信息.基于此,用DASP信号处理系统对钢筋混凝土简支梁各损伤阶段的动态信号进行二进制小波分解,通过分析各频段的波形,确定了梁的损伤

由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟，因此从那时起就开始出现各种新 颖的小波图像编码方法。这些编码方法包括EZW, 在EZW算法基础上改进的SPIHT和EBCOT 等。由于EZW算法的开拓给后来者带来很大的启发，它是一种有效而且计算简单的图像压缩 技术，因此本章将重点介绍

本章将讨论小波基的构造。我们将主要利用多分辨率分析这一工具。在第一节中将引入多分 辨率分析的定义,并给出两个经典的例子,Haar基 Shannon和基第二节将介绍平移不变子 空间的概念和 Riesz基的刻划,并给出正交化方法。第三节和第四节分别介绍算尺度方程和 滤波函数

《多媒体技术基础》课程教学课件（PPT讲稿）第7章 小波与小波变换