WaveCluster

本文介绍了局部放电信号的消噪方法，主要基于改进的小波消噪和序列脉冲分析手段来实现。(This paper presents a de-noising method for partial discharge (PD) online monitoring of transformers. The method is based on an improved wavelet de-noising approach and a pulse-sequence analysis method.)

复杂杂波背景下，海面红外图像中舰船目标检测的关键是如何降低虚警、检测出真正的 目标。为了实现这个目标，首先利用Haar小波函数进行小波变换，对图像进行预处理；然后进行恒 虚警检测（CFAR）；第三步采用行程法对检测的目标进行标记；最后采用管道滤波法剔出虚假目标， 检测出真正的目标。经仿真实验证明，此方法能有效地降低虚警，在复杂杂波背景中检测出目标。 (The key of ship detection in sea infrared image with complex clutter background is how to reduce false alarms and detect true targets.In order to achieve this aim,a novel algorithm is proposed. First,Haar wavelet transform technology is used as preprocessing,then constant false alarm rate(CFAR) detetion,then run-length label to mark objects detected by the above step,finally pipeline filter to reduce false alarms and detect true targets.Experiment results indicate that this method can effectively reduce false alarms and detect true targets in complicated sea background. )

mamatlab二维离散小波变换，应用图像融合(mamatlab two-dimensional discrete wavelet transform, image fusion)

图像小波变换，小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。(Image Wavelet Transform)

说明：   这是一个用小波神经网络进行非线性函数逼近的例子，拟合效果非常好，保证能运行！有详细注释！我是参考《青岛海洋大学学报》 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络编写的，大家可以针对原文更好的理解我的程序！(This is a wavelet neural network with nonlinear function approximation example of fitting results is very good, guaranteed to run! Detailed Notes! I refer to Journal of Ocean University of Qingdao，2001 ，“a learning algorithm based on BP wavelet neural network ”, you will understand me better for program!)

一篇不错的智能算法结合小波的论文，非常不错的论文(goodpapersaboutwaveletandintelligencealgorithm)

对信号进行局部均值分解，得到一系列具有物理意义的pf分量(Local mean decomposition of the signal to obtain a series of having a physical meaning PF component)

实现小波包的n层分解与重构,以及简单的输入输出方式(Implementation of wavelet packet decomposition and reconstruction of N layer)

利用小波变换，EMD以及两者的综合分别进行轴承信号背景噪声去噪分析(Using wavelet transform, EMD and the combination of the two separate bearing signal denoising of background noise)

这篇代码介绍了一种阵列信号处理的一种算法，具有很大的作用。(This code describes an algorithm for an array signal processing, has a big role.)