连续小波变换（CWT）因其良好的时频局部化特性，可用来分析谐波。
小波变换用来实时提取基音，并对比了多尺度和单一尺度两种算法。
而且在时域中用来直接获得小波滤波器是有效的。
文中提出并证明了一种新的径向基小波支持向量核，可提高小波SVM的训练速度和逼近精度。
线调频小波变换是傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换的一般形式。
在训练小波神经网络时，采用了改进的梯度下降算法。
实验结果表明，该方法能够有效融合三维几何信号，基于限邻域经验模式分解的重构效果优于小波分解。
小波认为，这样一个随便的女孩，肯定不只和他一个人发生过性关系。
试验结果表明，该算法要优于零树小波图像压缩编码算法。
小波分析的出现，是不同学科、不同领域的交流与交叉学科发展的结晶。
最后通过小波浅析浅析和神经网络理论浅析浅析加速度信号来判断汽车碰撞时的方向。
最后在电磁无损检测系统中加入设计的小波滤波器模块，验证了其准确性、灵活性和实时性。
另外，将小波变换思想运用到OFDM信道估计中，提出一种基于小波去噪的OFDM信道估计新方法。
人们期望一种对子波的相位不做任何假设的更为准确的子波提取方法。
结论小波变换的特性使其在医学图像处理领域具有很好的应用前景。
计算机仿真结果表明，该算法可稳定有效地选取最优的去噪阈值参数。
结论将小波变换级联形态滤波的去噪方法应用到载人航天过程中是可行的。
使用小波变换零检测算法可实现人眼虹膜图像的编码和识别。
并探索了不同的小波基和阈值选取准则以及分解尺度对矿震信号去噪结果的影响。
提出了一般形式不可分离变量的多元小波变换。
在频率成分较复杂的地方，利用小波尺度图和再分配小波尺度图进行细化分析。
利用形态小波的不同级连方式和高频系数的处理实现生物芯片图像的滤波增强。
在地震资料处理中，混合相位子波处理一直是一个重要课题。
采用谐波小波对裂纹转子的非线性振动信号在低频段进行了分析。
同时小波变换本身也存在着基函数过长的问题，从而引起了低比特压缩中较为严重的虚影的出现。
仿真实验表明，小波系数的能量差能很好地反映出视频流受攻击的情况。
主要讨论了两类非平稳过程小波炇换后的平稳性。
然后，通过基于时变权函数的多分辨率插值，得到各变形结果图像的小波系数；