由于传统的傅里叶变换分析方法不具有时频局部化分析能力,因此基于小波理论对电力系统信号进行分析,从而达到诊断电力系统故障的目的。首先对信号进行小波分解,提取信号的高频小波系数,通过对高频小波系数的分析来诊断电力系统的故障时刻;其次在已知时刻的基础上采用模极大值的奇异性检测来对电力系统的故障位置进行诊断,从而实现对异常电力系统信号的时空检查;最后采用提出的方法对采集到的电力系统信号进行分析,验证了故障诊断方法的有效性。

　从超声多普勒血流信号的声谱图提取最大频率曲线,利用小波变换对该曲线进行多尺度分析,并提取新参数。临床试用表明:新参数比传统方法对脑血管疾病的诊断有更好的敏感性。

建立了超声探测缺陷回波的数学模型，讨论了信号奇异性同其小波变换之间的关系以及通过小波变换模极大值精确重构原信号的原理和方法，利用Mallat的交替投影算法对仿真的超声信号进行了精确重构和对实际检测到的超声信号进行了消噪处理。结果表明，利用小波变换模极大值重构信号的交替投影算法来重构超声信号，重构精度高，实现速度快，用于处理染噪信号，消噪效果好，是一种较为理想的处理超声信号的方法。