基于故障行波的输电线路单端故障定位利用故障点的反射行波与入射行波到达母线的时间差计算故障距离，但如何区分来自故障点和对端母线的反射行波仍是一个难题。在分析故障点和母线的反射特性的基础上，利用电流行波线模分量小波变换的最初2个模极大值之问的相对极性区分来自故障点和对端母线的反射行波．并提出了一种改进的基于小波变换模极大值的输电线路单端故障快速定位方法，能够不受故障类型、故障电阻及耦合线路的影响。理论分析和仿真结果表明，该方法切实可行。

对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号，采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号，在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层，利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理，最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明，对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象，使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。

针对图像的数据量的相对庞大、传输速度慢的问题，需要一种很好的压缩算法，既能以较少的失真率对图像进行压缩，又能使压缩的过程相对迅速，以满足当今网络应用的需求。通过研究两种已有的小波变换图像压缩算法的算法思想及算法流程，找出它们的特性及存在的不足，并通过对小波变换后的图像的不同频域子带的小波树进行分类，采用适合的压缩算法对各部分进行压缩，使图像的整体压缩效果得到提高，同时也降低了压缩过程的复杂度。实验结果表明，改进的小波变换图像压缩算法在压缩效果和压缩效率上都优于两种已有的小波变换图像压缩算法。这个分类压缩的方法能够有效地提高图像的压缩效果，也降低了算法的复杂度。

提出了一种基于离散小波变换的半脆弱水印认证算法。利用小波系数之间的相关性作为图像特征水 印，利用小波系数块均值量化来嵌入，在鲁棒性和脆弱性方面达到很好的平衡。该算法能够识别图像的恶意篡改， 并定位篡改发生区域，而对通常的图像处理具有一定的鲁棒性。

wavedec2函数 功能：2-D信号的多层小波分解 格式： [C,S]=wavedec2(X,N,’wname’); [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D); 说明：使用小波基函数或指定滤波器对2-D信号X进行N层分解

基于小波变换的图像压缩解压缩,并输出PSNR衡量压缩性能+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于小波变换的谐波检测法 基于小波变换的谐波检测法

Matlab Hill代码未抽取的2D对偶树复数小波变换 ， 和 这项工作介绍了二维双树复数小波变换（DT-CWT）的两种未抽取形式，它们结合了未抽取离散小波变换的优点（精确的平移不变性，在所有尺度上所有同位系数之间的一对一关系）和DT-CWT（改进的方向选择性和复杂的子带）。 离散小波变换（DWT）是一种空间频率变换，已广泛用于图像处理应用程序中的分析，降噪和融合。 已经认识到，尽管DWT给出了极好的组合的空间和频率分辨率，但是DWT遭受移位方差。 已经开发出对DWT的各种适应以产生变速不变形式。 首先，使用未抽取离散小波变换（UDWT）实现了精确的移位不变性。 但是，UDWT变体具有相当不完整的表示形式，并且缺乏方向选择性。 最近，双树复数小波变换（DT-CWT）给出了更紧凑的表示，同时提供了近移不变性。 DT-CWT还提供了改进的方向选择性（每标度6个方向子带）和复数值系数，这些系数可用于变换域内的幅度/相位分析。 本文介绍了DT-CWT的两种未抽取形式，它们结合了UDWT（精确的平移不变性，在所有尺度上所有同位系数之间的一对一关系）和DT-CWT（改进的方向选择性和选择性）的优

 随着现代科学技术的进步，数字水印技术逐渐成为了人们研究的一个热点问题。本文旨在研究临界可见误差（Just Noticeable Difference， JND）模型的小波域图像盲水印算法，并根据人类视觉系统（Human Visual System， HVS）的视觉特性，对宿主图像进行了二阶小波变换，并提出了较为新颖的实验算法，对实验结果进行了较为充分的分析。实验结果表明，在满足数字水印不可察觉性的基础上，本算法对于一些常见的水印攻击，都可以保持良好的鲁棒性，是一种有效的盲水印算法。

对时变正弦信号进行小波变换，并得出结论和绘制图形。