三、窗口傅里叶变换（傅里叶→小波） 由于传统傅里叶分析只适用于平稳信号，在进行非平稳信号的分析时通常采用时频处理方法，它将一维时域信号分解为二维时域—频域联合分布表示。传统傅里叶分析不适用于时变信号的分析，但是可以在时域和频域内进行加窗处理，窗内的信号认为是准平稳的，对它们可以采用平稳信号的分析方法，如频谱分析和功率谱分析。这就是窗口傅里叶变换。

关于图像的噪声，可以这样理解：妨碍眼睛或者视觉传感器对接收到的图像进行理解或分析的因素，例如透过窗户看窗外的风景，但是却有一层“雾水”使得窗外风景在你眼中变得朦胧，窗外实际的风景显然不是如此的，所以这层“雾水”就相当于噪声了。一般噪声是不可预测的随机信号，只能用概率统计的方法去认识，但是图像噪声又不可忽视，它存在于图像处理的输入、采集、处理的各环节以及输出结果的整个过程，特别是图像的输入、采集部分，该部分的噪声是个很关键的因素，如果输入的时候就跟随着较大噪声，之后的环节也将受到影响。因此一个良好的图像处理系统，都会将减少前级噪声作为一个主要的目标，去噪是图像处理中极为重要的步骤，由于噪声并不能完全去除，因此也可以称作是降噪。 去噪步骤 二维图像信号用二维小波分析的去噪步骤含三步，即： 1）、对图像信号s进行小波分解：选择好小波以及小波分解的层次N，然后计算图像信号s到第N层的分解。 2）、对高频系数进行阈值量化：从1到N的每一层，选择一个阈值，并对该层的高频系数进行软阈值量化处理。 3）、二维小波的重构：根据小波分解的第N层的低频系数和经过阈值量化处理的从第一层到第N层的

小波变换

小波分析提取文件特征 用二维多分辨分析方法提取文件参考线, 从而达到能提取文件中任意兴趣信息的目的. 这在各种支票、票据的分析和识别中具有重大意义.

小波分析（Wavelet）库文件，dotnet下可以

介绍了中性点不接地电网单相接地故障建模与仿真过程,研究并分析了单相接地时故障线路相电流、相电压,三序电压分量、电流分量,以及经凯伦贝尔变换后的模电流、模电压的特点。最后总结出一般性的结论,其中关于零序电流的分布与经典理论有较大的区别。

比较小波分析和傅里叶变换分析信号去噪声的能力,分析彼此之间的去噪能力

随着我国经济的增长和城市化进展，交通拥堵、交通事故频发、尾气污染 等交通问题已经成为当今社会普遍关注的焦点。实时而准确的短时交通流量预测 可以为城市交通诱导和控制提供数据支持，是解决多种交通问题的关键和基础。 本文在对短时交通流量预测问题分析与总结的基础上，对短时交通流量数据的去 噪处理与预测问题进行了分析与研究。

基于LabVIEW与MATLAB混合编程的思想,设计了矿井提升机在线监测与故障诊断系统,综合运用计算机、虚拟仪器、故障诊断等技术,经数据采集及分析、预测报警等实现了提升机在线监测与故障诊断功能。充分利用了LabVIEW与MATLAB的特点,安装简便,界面友好,编程灵活。对现场采集的振动信号进行了小波消噪与奇异性检测测试,取得了良好的效果。

小波分析+ar谱估计的MATLABD代码