流式Mallat塔式分解与事件检测

在Miallat塔式分解算法基础上，提出流式Mallat塔式分解算法，该算法克服了Mallat塔式分解由于采用逐级二次抽样造成定位检测误差的缺点。根据数据流信号的特点，选择适当的共轭镜像滤波器对流式分解的每一级都能准确跟踪数据流中的每一点。计算机仿真实验对比结果表明，流式Mallat分解算法用于事件检测、局部分析等方面比原Mallat分解算法更具优越性。

小波分析在油气田地球物理勘探中的应用

阐明了具有Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数的地震道信号奇异性的数学特征。对油气勘探区的实际人工地震资料，选取具有紧文集的二次样条函数作为小波基。然后将采样所得的数据作离散二进小波变换，采用Ｍａｌｌａｔ塔式算法对地震波信号进行分解与重构。计算出小波变换模的极大值，并与所给阈值进行比较。由该奇点所对应的时间ｔ确定其深度位置，从而对地震道资料进行高分辨率处理。采样间隔为Δｔ＝２ｍｓ，采样区间为［９００，１４００］，采样数据个数为２５１．用实际测井资料检验，彼此十分吻合。

用双正交小波实现有限脉冲信号的滤波

小波分析是一种时间 -频率的分析方法 ,它具有多分辨分析的特点 ,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的功能 ,因此被称为数学中的“显微镜”。紧支撑正交小波除了Haar小波外不具有线性相位 ,因此用双正交样条小波和Mallat塔式算法对有限脉冲信号进行了分解与重构。基于小波变换相当于频率域的带通滤波原理 ,尝试了在时间域对有限脉冲信号利用小波变换进行了滤波 ,并用一个数学模型做验证 ,基本上压制了需要消除的波形 ,并在其中讨论了双正交样条小波的阶次问题。

运用离散二进小波变换分离声目标的信号与噪声

本文介绍离散二进小波变换的原理和实现多尺度离散二进小波变换的MALLAT塔式算法,给出了一个利用多尺度离散二进小波变换对战术声目标进行信号与噪声分离的实例;所得计算机模拟结果表明,运用离散二进小波变换滤除噪声,能够获得更高的信噪比。