二维有限元多尺度小波

本文利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了二维有限元尺度函数及相应的有限元多尺度小波。构造出的尺度函数及小波函数具有许多良好的性质，如短支集、高阶消失矩、半正交性、正则性和对称性等。     

B—样条小波的构造

本文利用B—样条的函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波。首先，这种构造方法是非常简单而又易于操作的；其次，构造出的这些小波集许多优良性质于一身，如短文集，高阶的消失矩，对称性和反对称性、半正交性及正则性等。     

B-样条小波的构造

本文利用B-样条的函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波.首先,这种构造方法是非常简单而又易于操作的;其次,构造出的这些小波集许多优良性质于一身,如短文集,高阶的消失矩,对称性和反对称性、半正交性及正则性等.     

二维有限元多尺度小波

本文利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了二维有限元尺度函数及相应的有限元多尺度小波.构造出的尺度函数及小波函数具有许多良好的性质,如短支集、高阶消失矩、半正交性、正则性和对称性等.     

三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法。该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的。最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中,从而提高了故障检测的准确性。     

三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法.该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的.最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中.从而提高了故障检测的准确性.     

反对称双正交小波在红外图像小目标检测中的应用

在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。     

利用多尺度小波变换改进PS点目标探测

如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体（PS）是PS干涉系统中的关键环节之一。小波多尺度积能够反映目标信号与噪声在各频带之间的关联性,可以通过小波多尺度积来凸显目标。小波模极大值法通过搜索尺度空间中的模极大值,并利用信号和噪声不同的尺度特性来定位和识别目标。文章对这两种识别方法进行理论分析和实验对比,使用南京地区ENVI—SAT卫星的单视复图像数据进行了PS点的提取。实验结果表明：基于小波变换的多尺度PS点识别方法能够有效地降低雷达噪声的影像,可以在各种复杂的背景情况下有效地识别PS点。其中,小波模极大值法具有更为稳健的抗噪能力。     

基于B样条小波有限元激光陀螺抖轮的分析

建立了激光陀螺抖轮的三维有限元模型,对其振动特性进行了模态分析,建立了整个 模型B样条小波有限元模型;研究了一类新的有限元空间,它以B样条小波函数作为有限等参 元的形状函数;建立了模型的B样条小波有限元序列,利用B样条小波函数的变尺度特性在不 改变网格的剖分下提高分辨率,因此在处理局部应力集中,曲率分布突变边界等应用中具有 一定的优势,所以它的结果更接近于实际。最后对系统模型进行了仿真,给出了各个阶次 模态值,通过与传统有限元比较发现小波有限元具有收敛性好、求解迅速和网格划分灵活
等优点,这对于激光陀螺抖轮的优化设计具有重要参考价值。
     

多尺度小波变换在野值剔除中的应用

常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。