癫痫是大脑神经元突发性异常放电导致大脑功能障碍的一种慢性疾病。癫痫发作的检测可以利用对脑电信号中的癫痫特征波——棘波的检测和分析来实现。提出了基于小波变换和模极大值法的棘波检测方法，对癫痫脑电信号在一定尺度内进行连续小波变换，应用模极大值算法及细化算法对脑电信号奇异点进行检测，得到奇异点的模极大值作为提取的棘波嫌疑点，再通过功率谱密度分析和空间曲面拟合筛选得到最终的棘波特征波，判断癫痫是否发作。实验验证，该算法检测效果较好，诊断准确率可达92.5%以上，为癫痫发作的检测提供了一种有参考价值的方法。

基于小波变换的数字水印技术研究

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基于小波变换的图像分割python实现，包括例子和源代码

Matlab基于小波变换的图像增强的一些文献-基于小波变换的数字图像增强方法及实现.pdf 希望可以对大家有帮助

算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。

：随着各种敏感电力电子设备以及非线性负荷的广泛应用，电能质量扰动问题已经成为 大家关注的共同焦点。本文介绍了小波变换的基本原理，并将电压中断，电压暂降以及电压 瞬变这三种典型的扰动现象通过MATLAB 仿真进行分析。

基于小波变换的混沌序列水印算法