针对语音处理问题对离散小波变换及其性质进行了研究,给出了作为语音处理的小波函数及时间因子(a,b)必须满足的条件.利用离散小波变换对语音信号的基音提取、频谱分析和清／浊音分割进行了分析．结果表明,小波变换能准确地提取基音和清／浊音分割,并具有较好的稳健性．

具有斜率和坐标补偿的高精度波前重建

包含以下雷达连续波： 1、没有调制信息的单频连续波 2、线性调频连续波 3、编码调制连续波 4、双频点连续波雷达 仿真比较简单，适合雷达初学者。

完全抗混叠的离散小波分解算法及其在故障特征提取中的应用，王林，汤宝平，针对改进后的单子带重构算法仍然存在频率混叠的问题，提出了一种插入纠正滤波器的完全抗混叠小波单子带重构算法。因为小波重构滤

Denoise_w_Mod_sim实现小波模极大值去噪的代码，经过在MATLAB中测试通过，可以实现去噪功能

线性调频连续波激光雷达在光电器件响应速度有限的条件下，要满足较高的距离分辨率的测量要求，就需要比同体制微波雷达大得多的相对带宽。这就导致线性调频连续波微波雷达的距离与速度去耦合方法不能被直接应用。针对探测近距高速运动目标和实时性高的要求，根据激光雷达目标回波的特点，提出了一种快速线性调频信号参数估计方法，利用均匀分成两段的中频信号的傅里叶变换来获取目标的距离与速度信息。在目标距离50 m，速度1000 m/s，中频信噪比为0的仿真条件下，雷达测距误差小于15 mm，测速误差小于10 m/s。仿真实验表明，该方法具有较高的测量精度和较强的抗干扰能力。

讨论了小波变换的分析方法，为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法。实践表明：小波理论的发展适应于振动信号检测的要求，给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法。

小波分析是最近十几年来发展起来的一种新的时频分析方法。它克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力。小波包分析是小波分析的延伸，其基本思想是让信息能量集中，在细节中寻找有序性，把其中的规律筛选出来，为信号提供一种更加精细的分析方法。它将频带进行多层次划分，对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时一频分辨率。我们可以根据小波包的分解特性，利用小波包分解技术滤除干扰信号。 　　1 小波包分析基本原理 　　1.1 小波变换 　　信号x(t)的连续小波变换

这是一个带有阻性负载的半波不受控整流程序。 还计算了性能参数。

本教程非常简单，目标读者是电力电子和 SIMULINK 领域的初学者。 调整 R 和 L 和 c 的值的结果。