小波分析理论与MATLAB7实现，运用傅里叶(Fourier)变换的局部化思想, 进行时空序列分析的一种数学方法

超密集网络中，严重的小区间干扰制约了终端用户尤其是边缘用户的数据速率。有效地对干扰进行管理、提升边缘用户的数据速率是超密集网络中的研究难点。在超密集网络架构的基础上，提出一种基于图论的不完全染色算法，对网络架构中的基站划分簇，同簇内的不同基站共享频带资源。同时，提出一种子载波分配算法，优先为边缘用户分配信道增益较优的子载波。通过仿真表明，不完全染色算法能够有效地减小小区间干扰，提升系统吞吐量，子载波分配算法在不影响系统吞吐量的基础上能够优化边缘用户的吞吐量。

本文介绍了一种基于图形化的电力系统故障录波分析工具。文中首先介绍了电力系统故障录波分析工具在实际工作中的必要性;其次介绍了C# 语言和软件工具的主要功能模块;再次介绍了该分析工具在智能变电站中的应用前景;最后通过电力系统的故障录波的实例进行故障分析,验证了该应用软件的实用性和可靠性。

小波分析基础讲解，ppt课件，适合初学者

本文介绍了小波分析在心电信号去噪中的应用。心电信号是一种非平稳的随机信号，受到各种类型的噪声干扰。小波分析与传统信号处理方法相比，具有更好的时频局部性和多分辨率分析能力。文章详细介绍了小波去噪的基本原理、步骤、阈值函数和阈值的选取、小波函数的选择以及去噪效果的评价。最后，作者提供了Matlab去噪源代码和PPT资料，方便读者学习和应用。

音频小波降噪实例 DWT_VoiceAnalysis 实例功能： 读取语音信号：'ReferAudio.flac' 并添加幅度为 NoiseAmplitude 的 gauss 白噪声。 采用 WaveName 小波对信号进行 level 尺度分解 采用 4 种方法对信号进行降噪处理并重构，计算相应的信噪比、均方根误差等对性能进行了比较。 保存的音频文件位于 AudioFile 内 欢迎讨论学习

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。

关于图像复原技术很全面的一篇文章，很多数字图像复原的研究都参考此文献

利用基波分析法对LLC谐振电路进行分析.pdfpdf,利用基波分析法对LLC谐振电路进行分析.pdf

基于小波包变换的电力系统谐波分析-基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf The Harmonic Andlys is in Power sys tem Based on Wavelet Trans form 基于小波包变换的电力系统谐波分析.pdf 摘要:传统的基于傅立叶变换的谐波检测方法不具有时间分辨能力, 小波和小波包变换因其良好的时频局部化特性, 成为电力系统谐波分析的有力工具。本文分别用小波变换和小波包变换对电网谐波信号进行了检测, 小波包变换建立在小波变换的基础上, 可以实现信号频带的均匀划分, 能更好地提取信号的时频特性。仿真结果显示两种方法均能有效地分离基波和谐波, 小波包变换能根据要求分离任意次谐波, 仿真分析中指出了两种分析方法的优缺点。 关键词:小波变换; 小波包变换; 电力系统; 谐波分析 结论：本文作者创新点: 本文分别用小波变换和小波包变换对谐 波进行分析, 给出了实现算法和仿真结果, 结果分析表明小波 变换和小波包变换能精确地从谐波信号中分离出基波, 小波包 变换更能根据需要分离出所需的谐波信号, 是一种较好的系统 和谐波分析工具。