3.5 小波分析和信号处理 小波分析克服了傅里叶分析的缺点，作为处理和分析信号的 工具具有强大的生命力，并且正在信号处理的各个领域取得越来 越深入和越来越广泛的应用。毫不讳言，除了周期性极好的信号 和平稳信号之外，在信号处理方面几乎没有别的处理工具可以和 小波分析比美。现在，信号处理已经成为当代科技技术活动的不 可缺少的一部分，并被广泛地用于无线电通信、卫星图像的传送 和分析、医疗成像分析、地震勘测等众多工业领域，这一切都包 含了一系列复杂的信号分析和处理。我们把“信号”理解为时间 点或者空间位置的函数，它是使用某种记录方式通过测量而得到 的，在离散的形式下，它是数字序列，常称为“数字信号”。数 字信号处理的目标是精确地分析、有效地编码、快速地传递信号， 并因此在接收机上完整地重建这个时间点或者空间位置的函数。 因为信号所携带的一切信息都是有效地隐藏在复杂的图形或数 字的结构中，所以，这种分析处理是必不可少的。特别地，我们 称二维数字信号为数字图像，对它的处理是基于图像的数字化描 述来实现的。比如，黑白图像的数字化描述是由这样的方式来完 成的：在“充分精细”的网络上，用距纵横坐标 x 和 y 最近的网 络点上的灰度，代替相应的图像上的  yx, 点的灰度，而“灰度级 别”的数值  yxf , 用一个平均的系数代替，这个平均值相应于一 个网络点。所以，图像的数字化结果就是一个巨大的数字矩阵， 图像处理就是在这个矩阵上完成的。图像处理就是构造一系列的 算法，利用这些算法去完成对这个巨大的数字矩阵的分析和诊 断、编码、量化和压缩、传送、存储 、合成和重建。 为了得到一个有效的诊断结果，必须对图像信号进行分析，

正演求得频散曲线，反演得到横波速度和厚度。

《大话通信:通信基础知识读本》是一本关于通信的基础知识读物，内容涉及通信的各个领域，从通信网络的基础架构到包括语音通信、数据通信、移动通信在内的各类通信技术，从通信的服务运营到通信在个人和家庭以及行业和企业中的应用，从基础设施建设到产品开发基础，通俗地诠释了通信的相关知识，并附有行业内的企事业单位和标准化组织等简要介绍。

此函数将接受 x 和 y 数据（最初为 EPR 设计二阶导数数据，在解释 A 输出时请记住这一点）， 它将尝试减去基线（即偏差将变为大约 0)，除非在用户指定的间隔内。 它将返回 Y 中的积分数据和 Y 的平均值后间隔的右边界。 基线将使用钳位样条插值（ 样条曲线看起来像端点处的一条线，或者换句话说：第二个导数将为 0)。 此插值的精度（有多接近插值应遵循原始数据）由控制插值点：越高越精确。 的最佳值可以通过添加“interp”说明符来估计插值点在参数列表的末尾。 这将显示插值线并允许用户查看此插值估计偏差的程度。 不能进行样条插补的时间间隔（因为假定包含非噪声/偏差的相关数据） 将由需要两次鼠标单击的图形提示指定指定（x 轴）间隔。 在那个间隔内，它只会线性插入开始和端点，以免过多干扰数据。 下一步是从 y 值中减去这个插值到消除偏见。 最后一步是将这些数据与cumtrapz()

针孔或光纤直径的大小是影响点衍射干涉仪检测精度的重要因素, 在实际检测中须根据检测任务的精度要求来选择小孔的尺寸。基于标量衍射理论, 仿真计算了小孔尺寸引起的衍射波面相对标准球面偏离的误差。结果表明, 当小孔直径为2.5 μm, 数值孔径(NA)为0.3时, 与小孔有关的光学系统误差峰值(PV)约为0.07 nm。仿真方法和计算结果为针对各种高精度面形检测任务而设计点衍射干涉仪和分析其精度提供了理论和数据参考。

用小波分析分解脑电信号，包含α、β、θ三个波段的信号

对于信号进行三层分解，并对于第三层信号进行熵值判断，熵值越大代表故障信号越突出

小波去噪c++代码，用于新手学习小波变换应用于去噪领域，使用c++，db6小波

上海交大 小波变换课件，对于学习数字图像处理和信号处理的同学很有帮助！

在设计或应用电源时，大家都会关心电源的输出纹波噪声，但取多少合适呢？若要求放宽了，纹波噪声过大，电路不能正常工作，还费时间调试修改。怎么办？下面就教大家几种常见取值。