零衰減演算法

Ⅰ hdmi數據線的傳輸原理

HDMI數據線是用來傳輸高清晰多媒體視頻信號的線材。HDMI數據線能高品質地傳輸未經壓縮的高清視頻和多聲道音頻數據，最高數據傳輸速度為5Gbps。同時無需在信號傳送前進行數/模或者模/數轉換，可以保證最高質量的影音信號傳送。

傳輸原理

HDMI（High－Definition Multimedia Interface）又被稱為高清晰度多媒體介面，是首個支持在單線纜上傳輸，不經過壓縮的全數字高清晰度、多聲道音頻和智能格式與控制命令數據的數字介面。HDMI介面由Silicon Image美國晶像公司倡導，聯合索尼、日立、松下、飛利浦、湯姆遜、東芝等八家著名的消費類電子製造商聯合成立的工作組共同開發的。

HDMI最早的介面規范HDMI1.0於2002年12月公布

HDMI源於DVI介面技術，它們主要是以美國晶像公司的TMDS信號傳輸技術為核心，這也就是為何HDMI介面和DVI介面能夠通過轉接頭相互轉換的原因。美國晶像公司是HDMI八個發起者中唯一的集成電路設計製造公司，是高速串列數據傳輸技術領域的領導廠商，因為下面要提到的TMDS信號傳輸技術就是它們開發出來的，所以這里稍微提及一下。

TMDS （Transition Minimized Differential Signaling）也被稱為最小化傳輸差分信號，是指通過異或及異或非等邏輯演算法將原始信號數據轉換成10位，前8為數據由原始信號經運算後獲得，第9位指示運算的方式，第10位用來對應直流平衡（DC-balanced，就是指在編碼過程中保證信道中直流偏移為零，電平轉化實現不同邏輯介面間的匹配），轉換後的數據以差分傳動方式傳送。這種演算法使得被傳輸信號過渡過程的上沖和下沖減小，傳輸的數據趨於直流平衡，使信號對傳輸線的電磁干擾減少，提高信號傳輸的速度和可靠性。

一般情況下，HDMI連接由一對信號源和接受器組成，有時候一個系統中也可以包含多個HDMI輸入或者輸出設備。每個HDMI信號輸入介面都可以依據標准接收連接器的信息，同樣信號輸出介面也會攜帶所有的信號信息。HDMI數據線和接收器包括三個不同的TMDS數據信息通道和一個時鍾通道，這些通道支持視頻、音頻數據和附加信息，視頻、音頻數據和附加信息通過三個通道傳送到接收器上，而視頻的像素時鍾則通過TMDS時鍾通道傳送，接收器接受這個頻率參數之後，再還原另外三個數據信息通道傳遞過來的信息。 視頻和音頻信號傳輸HDMI輸入的源編碼格式包括視頻像素數據、控制數據和數據包。其中數據包中包含有音頻數據和輔助信息數據，同時HDMI為了獲得聲音數據和控制數據的高可靠性，數據包中還包括一個BCH錯誤糾正碼。HDMI的數據信息的處理可以有多種不同的方式，但最終都是在每一個TMDS通道中包含2位的控制數據、8位的視頻數據和4位的數據包。

HDMI的數據傳輸過程可以分成三個部分：視頻數據傳輸期、島嶼數據傳輸期和控制數據傳輸期。視頻數據傳輸期，HDMI數據線上傳送視頻像素信號，視頻信號經過編碼，生成3路（即3個TMDS數據信息通道，每路8位）共24位的視頻數據流，輸入到HDMI發射器中。24位像素的視頻信號通過TMDS通道傳輸，將每通道8位的信號編碼轉換為10位，在每個10位像素時鍾周期傳送一個最小化的信號序列，視頻信號被調制為TMDS數據信號傳送出去，最後到接受器中接收。

島嶼數據傳輸期，TMDS通道上將出現音頻數據和輔助數據，這些數據每4位被一組，構成一個上面提到的4位數據包，數據包和視頻數據一樣，被調制為10位一組的的TMDS信號後發出。視頻數據傳輸期和島嶼數據傳輸期均開始於一個Guard Band保護頻帶，Guard Band由2個特殊的字元組成，這樣設計的目的在於在明確限定控制數據傳輸期之後的跳轉是視頻數據傳輸期。 控制數據傳輸期，在上面任意兩個數據傳輸周期之間，每一個TMDS通道包含2位的控制數據，這一共6位的控制數據分別為HSYNC （行同步）、VSYNC （場同步）、CTL0、CTL1、CTL2和CTL3。每個TMDS通道包含2位的控制數據，採用從2位到10位的的編碼方法，在每個控制周期最後的階段，CTL0、CTL1、CTL2和CTL3組成的文件頭，說明下一個周期是視頻數據傳輸期還是島嶼數據傳輸期。

島嶼數據和控制數據的傳輸是在視頻數據傳輸的消隱期，這意味著在傳輸音頻數據和其他輔助數據的時候，並不會占據視頻數據傳輸的帶寬，並且也不要一個單獨的通道來傳輸音頻數據和其他輔助數據，這也就是為什麼一根HDMI數據線可以同時傳輸視頻信號和音頻信號的原因。 HDMI的高音視頻帶寬HDMI的數據信息的處理可以有多種不同的方式，也就是說HMDI支持多種方式的視頻編碼，通過對3個TMDS數據信息通道的合理分配，既可以傳輸RGB數字色度分量的4：4：4信號，也可以傳輸YCbCr數字色差分量的4：2：2信號，最高可滿足24位視頻信號的傳輸需要。

HDMI每個TMDS通道視頻像素流的速率一般在25MHz～165MHz之間，HDMI1.3規范已經將這一上限提升到了225MHz，當視頻格式的速率低於25MHz時，將使用像素重復法來傳輸，即視頻流中的像素被重復使用。以每個TMDS通道最高165MHz的頻率計算，3個TMDS通道傳輸R/G/B或者Y/Cb/Cr格式編碼的24位像素視頻數據，最高帶寬可以達到4.95Gbps，實際視頻信號傳輸帶寬接近4Gbps，而現在最高規格的高清視頻格式1080p所需的帶寬僅僅為2.2Gbps，因此HDMI擁有的充足帶寬不僅可以滿足現在高清視頻的需要，在今後相當長一段時間內都可以提供對更高清晰度視頻格式的支持。

除了高的視頻信號帶寬之外，HDMI還在協議中加入了對音頻信號傳輸的支持，形成了業界首個單線纜多媒體介面協議。HDMI的音頻信號不佔用額外的通道，而是採用和其他輔助信息一起組成數據包，利用3個TMDS通道在視頻信號傳輸的消隱期，以島嶼數據的形式傳送。即使在傳輸1080p （60Hz）的視頻信號的時候，還可以提供最高8路，每路采樣頻率192kHz的高質量音頻信號，相比之下，CD音頻制式44.1kHz的兩聲道信號，以及最新的DVD－Audio音頻格式96kHz的6聲道信號，就相形見絀了。

Ⅱ 對於智能汽車的分類，達到什麼標准才算智能

Ⅲ 跟其他電動汽車相比，智己汽車的優勢是什麼

首先，智己汽車採用智慧動態四驅，後軸為主驅動，綜合峰值功率可達400kW，峰值扭矩700N·m，0-100km/h加速僅需3.9秒。續航方面，智己汽車有93kWh和115 kWh兩種電池組，利用摻硅補鋰技術後，實現單體300Wh/kg的能量密度和20萬公里電池無衰減。同時，針對很多消費者在使用中遇到的充電連接繁瑣的問題，智己汽車推出全球首次量產的11kW大功率無線充電，充電效率與有線充電並無多大差異。此外，智己汽車還承諾電池可以達到不自燃的最高等級。
其次，智己汽車新車還將搭載智能操作系統——上善若水IMOS。這一操作系統能夠在多種智慧場景智能匹配，具備跨屏顯示、多域融合及高速切換等功能，通過在底層功能中尋求融合、實現系統服務能力原子化的SOA軟體架構，據稱這一「原子化」軟體架構能夠組合出1000多個甚至無限個智慧融合場景，為客戶提供更加多元化、個性化的服務。
最後，智己汽車還有一些其它智能化的配置。比如，其搭載了12.8英寸智控中樞屏與支持分屏升降的39英寸智慧場景屏的車內顯示；擁有260萬像素+5000顆LED的、能夠實現V2X智駕融合交互和智能燈光表達的DLP+ISC智慧燈光系統；擁有三顆總計一億五千萬像素的超廣角攝像頭，支持4K視頻180°無畸變超廣角拍攝、多種拍照功能和一鍵分享的超級智能車載攝像系統Carlog；標配15個高清視覺攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達，並兼容激光雷達軟硬體架構的感知解決方案；基於中國特色路況，通過Data-Driven核心演算法架構，能夠在國家法規允許以及高精地圖進一步放開的情況下，實現「全場景、最連續、零接管」的自動駕駛能力等一系列的功能。

Ⅳ 復賽譜分析演算法

（一）方法的基本原理

利用地震反射波法測定吸收參數，通常採用振幅比法，即研究相鄰兩層反射波振幅的衰減，確定吸收系數，表示兩反射界面中間地層的吸收性質。但是，地面地震資料受各種因素影響太多，如激發接受條件、表層不均勻、波前面發散等。這些因素對地震振幅的影響，比對波形的影響更顯著。由於波前的發散、反射透射損失受頻率畸變較少，一般與頻率無關，利用譜分析方法測定吸收性質，相對來說是比較可取的。即使不測定吸收系數的絕對值，若能預測其橫向變化趨勢，則對儲層研究也可提供重要數據。採用頻譜比法測定介質吸收系數，要求在研究目的層上下部位選取兩個標准反射波或反射波記錄段，進行譜分析和參數計算。實際上吸收層是未知的，也不能在記錄上准確確定其反射時間間隔。因此，在計算中只能選用一個相對的時間間隔，確定兩個時窗，對時窗內的地震記錄做譜分析，求取一個有效的吸收系數。當時間間隔增加，所研究目的層厚度加大，所測得的有效吸收系數趨於一個穩定值時，則只與介質性質有關，排除了一些偶然因素的影響。在介質吸收性質不均勻的情況下，它將是一個地層吸收性質的綜合反映。用這種方法研究的是一個與實際不均勻吸收介質等效的假想吸收層。對這個假想吸收層按吸收介質層狀模型測定平均對數衰減率，將反映目的層的平均吸收性質。

地震波的吸收性質是研究地震波場的重要參數。影響吸收衰減信息的主要因素有：岩石骨架的彈性性質、岩石的孔隙度和孔隙特徵、孔隙中所含流體成分等。其間的依賴關系與地震波的頻率有關。由於地層含油氣後對高頻吸收嚴重，這就為利用吸收系數預測儲層含油氣范圍提供了依據。因此，可以沿反射層計算地震波的吸收性質及其橫向上的變化來預測儲層的含油異常范圍。

對兩個時間段1,2中的地震記錄f₁(t）和f₂（t）表示為子波與反射系數序列的褶積

f₁(t)=W₁(t)*k₁(t）

f₂(t)=W₂(t)*k₂(t）

式中：W₁,W₂和k₁,k₂—— 時間段1,2中的子波及反射系數序列。對f₁(t）和f₂(t）取傅里葉變換可有

S₁(w)＝W₁(w)K₁(w)

S₂(w)＝W₂(w)K₂(w)

W₁(w）和W₂(w）為兩個時間段中子波的傅里葉譜，受目的層吸收譜的作用，兩者的關系是

儲層特徵及精細油藏描述:以老河口油田老451區塊為例

此處t₂-t₁為兩個分析時間段中心時間差。取兩個振幅譜比，並求對數

圖5-42 平均對數衰減率平面等值線圖

Ⅳ 怎麼理解SVD演算法急用

211 SVD演算法
SVD演算法可用來求解大多數的線性最小二乘法問題. SVD 演算法基於如下分解定理:對任
意的矩陣 Am ×n ,當其行數 m 大於等於列數 n 時,可以分解為正交矩陣 Um ×n , 非負對角矩陣
Wn×n以及正交矩陣Vn×n的轉置的乘積,即
Am×n = Um×n ·[diag( wj
) ] n×n ·V T
n×n , (2)
其中 wj ≥ 0 (1 ≤j ≤n) ; U , V 為正交矩陣,即滿足
6
m
i =1
uijuik = δ jk ,
6
n
i =1
vijvik = δ jk
(1 ≤j , k ≤n) , (3)當 m < n 時,SVD也可以執行,在這種情況下,奇異值 wj = 0 ( m + 1 ≤j ≤n) ,並且 U 中相應的
列都是零,這時(3)式僅對 j , k ≤m 時成立. 故不管矩陣 A 是否是奇異, (2)式的分解總可以進
行,而且這個分解幾乎是惟一的. 也就是說,其分解形式惟一到:對矩陣 U 的列、 W 的元素和
V 的列能做相同的置換,或者矩陣 U 和V 的任意列的線性組合,在 W 中對應的元素仍恰好完
全相同.
SVD分解明確地構造了矩陣零空間和值域的正交標准化基. 特別地,對 U 的列,若與其
標號相同的元素 wj 為非零元,則其列為值域的一個正交標准化的基礎矢量;對 V 的列,若與
其標號相同的 wj 為零,則其列為零空間的一個正交標准化基. 對於如下的多指數衰減 T2 模
型, 有
y = M ·f , (4)
其中 y = ( y1 , y2 , …, yn )
T
為測量的自旋迴波衰減信號, M = [ mij ] n ×m = [ exp ( - ti/
T2 j
) ] n ×m ; f = ( f 1 , f 2 , …, f m)
T
為弛豫時間 T2 j對應的各點的幅度值, T2 j
( j = 1 ,2 , …, m)為預先
指定的 T2 時間分布系列,典型的取法為在( T2min , T2max)區間內對數均勻地選取 m 個點,我們
稱為弛豫時間布點,也可採用2的冪指數布點、 線性均勻布點等方式. 矩陣條件數的定義為矩
陣的最大特徵值與最小特徵值的比值. 若矩陣的條件數為無窮大,則該矩陣奇異;若矩陣的條
件數太大,即其倒數超出了機器的浮點精度,則稱該矩陣為病態的矩陣. 若直接採用 G auss分
解求上式,幾乎是不可能的,原因是矩陣 M 的條件數相當大,例如:若回波間隔τ= 1. 2 ×10 - 3
s , T2 在0. 1 × 10 - 3
～10000 ×10 - 3
s內對數均勻地取50 個點,則矩陣 M 的條件數可達1016
數
量級,很明顯,矩陣 M 是高度病態的. 採用 SVD 分解法來求解上式,系數矩陣 Mn×m =
Un×m ·[diag( wj
) ] m×m · VT
m×m , 這里 U , V 為正交矩陣,diag( wj
)為對角矩陣,其對角元遞減排
列,則我們就可以很容易地求得最小二乘意義下的解為
^ f = V · diag
1
w1
,
1
w2
, …,
SNR
w1
, 0 , …,0 ·( UT
·y) . (5)
這里給出了矩陣條件數小於等於SNR的限制,避免了解的不穩定性. 其中 SNR為從測量數據
中估計出的信噪比. SNR定義為第1個回波的幅度值除以誤差矢量 r ( r = y - M· ^ f )的標准差

Ⅵ PID演算法中，積分時間、微分的時間和積分時間常數、微分時間常數之間是什麼關系

沒有關系。積分和微分里的t是真實的時刻。而時間常數只是待定系數，沒有具體的物理含義，之所以也是時間只是用來使得PID三項量綱相同，以便相加。

Ⅶ 花式打開2021傳統車企與賈躍亭，都讓我們猝不及防！

在被疫情按下「加速鍵」的2020即將劃上句號之際，每家車企都在極力尋求如何正確打開2021的方法。

作為今年車市最大贏家的一汽-大眾，就率先對來年車市走勢作出了判斷。

「經過疫情，消費者的消費理念和消費習慣在不知不覺中發生了變化，部分客戶更傾向品質消費和價值消費，所以有跡象表明『價值戰』悄然而來，而且會加速而來。」一汽-大眾銷售有限責任公司執行副總經理、大眾品牌執行總監馬振山本周在中汽協主辦的「2021中國汽車市場發展預測峰會」上指出。

尤其對於還未拿到續約合同的大眾汽車集團管理董事會主席迪斯來說，更是迫切。盡管在最近暫時劃上句號的「大眾宮斗劇」中，迪斯那個極具野心的電動化轉型計劃獲得了監事會的大力支持，但留給迪斯「表現」的時間只有3年。

預測未來的最好方法，就是抓住現在。相信迪斯深諳，要成為「新大眾」的領軍人，必須要為大眾這艘巨輪尋找新的「價值引擎」，成為真正的「價值締造者」。

在未來汽車行業將愈發依賴演算法和大數據之下，迪斯面臨的考驗也將是全行業在接下來必須思考的問題。

功夫拍案

有人說，「時代+科技」，正在驅動汽車產業的顛覆與重構。而在2020即將結束之際，我們也看到了越來越車企為此埋下了伏筆。

相信在接下來的新一年，各大車企之間的這場「價值重構戰」將充滿看點，而中國車市未來的新增量，也將掌握在那些真正能為市場和消費者帶來創新體驗和高價值產品的車企手上。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅷ 請問下為什麼迫零檢測演算法在抑制干擾的同時把雜訊放大了謝謝！

迫零演算法是有缺點的，在設計迫零均衡器時忽略了加性雜訊，而在實際通信中是存在加性雜訊的，這就引起了以下問題：在實際通信中，當信道傳遞函數的幅頻特性在某頻率有很大衰減（出現傳輸零點）時，由於均衡器的濾波特性與信道特性相逆，所以迫零均衡器在此頻點有很大的幅度增益，在實際信道存在加性雜訊時，系統的輸出雜訊將會增大，導頻系統的輸出信噪比下降。

Ⅸ 請問有沒有基於SVD演算法的遺傳優化計算謝謝，，，急用

211 SVD演算法
SVD演算法是用於求解最線性最小二乘問題SVD演算法是基於分解定理：

用於任何矩陣上午×n個，當它等於行數m大於列數n，可以分解為正交矩陣庵×n的非負對角矩陣的乘積

Wn的×n個與Vn×n的正交矩陣的轉置，即

上午× N =庵×N·[診斷（WJ

）] n×n的·VT

n×n的，（2）

其中WJ≥0（1≤≤N），U， V分別是

6

I = 1

uijuikδ= JK，6

I = 1

vijvik =δJK（1≤J，K≤n）時，（3）當M <N時，SVD可以執行，在這種情況下，奇異值WJ = 0（M + 1≤≤n），並在相應的U該

列是零，則（3）只，真正≤M K表。因此，無論矩陣A是單數，（2）總可以分解成

行，這意味著，幾乎是唯一的分解，分解，形成鞋底：矩陣U，W

第五列元素，做同樣的列置換，或矩陣的任一列U和線性組合V，W中的相應元素還是剛剛結束

相同。

顯式構造矩陣零空間和正交標准化團體的范圍SVD分解。特別是，在U列中，如果它的

相同標簽的非零元素WJ，其范圍為正交基向量標准化，V的列中，如果其具有相同的

WJ標簽是零，則零作為正交空歸組。以下多指數衰減T2模式

型，

= M·F，（4）

其中y =（Y1，Y2，...，YN）

自旋迴波衰減測量信號，M = [MIJ] N * M = [EXP（ - TI /

T2

）] N * M，F =（F 1，F 2對應於各點的弛豫時間T2的第j，...，FM）

振幅值，T2

（J = 1，2，...，m）為一個一系列的預分配

規定時間T2，通常在模擬（T2min，T2max）選擇范圍的m個點的數量均勻，我們稱為鬆弛

時間分布，也可以用指數分布2線性均勻分布，等等。定義條件的矩陣數為最大特徵值矩的比值

陣列與最小特徵值。幾個條件，如果矩陣是無窮大，則該矩陣是奇異的;？？如果件數的矩陣

太多，這超出了機器的浮點精確度的倒數，稱為矩陣病態矩陣如直接使用AUSS點

求解上述方程。 ，幾乎是不可能的，因為矩陣M是一個大數目的條件下，例如：如果該回波間隔τ= 1 2×10 - 3

秒，T2在0 1×10 - 3
。 >10000×10 - 3

服用50點均勻國情總數，矩陣M是高達1016

大小的數量，很明顯，矩陣的高度M是病態的。使用SVD分解的方法來解決上述公式中，系數矩陣的Mn×M =

元×m的·[診斷（WJ

）] M×M·VT

M×M，其中U ，V是正交矩陣，診斷（WJ

）是一個對角矩陣，其行

列降序對角線，那麼我們就可以很容易地得到最小二乘意義上

^ F = V·診斷 BR /> 1

1

，...，

W1

，0， ...，0·（UT

·Y）。 （5）

其中矩陣的條件數給定的SNR小於約避免不穩定性限制。 （ - ·M·^ F R = y）的標准偏差，其中SNR是從測量數據
估計的信噪比定義為回波振幅的值是由誤差向量r分

Ⅹ 如何利用bp神經演算法去除音頻雜訊

小波分析 (Wavelet)
小波分析是當前數學中一個迅速發展的新領域，它同時具有理論深刻和應用十分廣泛的雙重意義。
小波變換的概念是由法國從事石油信號處理的工程師J.Morlet在1974年首先提出的，通過物理的直觀和信號處理的實際需要經驗的建立了反演公式，當時未能得到數學家的認可。正如1807年法國的熱學工程師J.B.J.Fourier提出任一函數都能展開成三角函數的無窮級數的創新概念未能得到著名數學家J.L.Lagrange，P.S.Laplace以及A.M.Legendre的認可一樣。幸運的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的發現、Hardy空間的原子分解和無條件基的深入研究為小波變換的誕生做了理論上的准備，而且J.O.Stromberg還構造了歷史上非常類似於現在的小波基；1986年著名數學家Y.Meyer偶然構造出一個真正的小波基，並與S.Mallat合作建立了構造小波基的同意方法棗多尺度分析之後，小波分析才開始蓬勃發展起來，其中比利時女數學家I.Daubechies撰寫的《小波十講（Ten Lectures on Wavelets）》對小波的普及起了重要的推動作用。它與Fourier變換、窗口Fourier變換（Gabor變換）相比，這是一個時間和頻率的局域變換，因而能有效的從信號中提取信息，通過伸縮和平移等運算功能對函數或信號進行多尺度細化分析（Multiscale Analysis），解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題，從而小波變化被譽為「數學顯微鏡」，它是調和分析發展史上里程碑式的進展。
小波(Wavelet)這一術語，顧名思義，「小波」就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與Fourier變換相比，小波變換是時間(空間)頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號(函數)逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學方法上的重大突破。有人把小波變換稱為「數學顯微鏡」。
小波分析的應用是與小波分析的理論研究緊密地結合在一起地。現在，它已經在科技信息產業領域取得了令人矚目的成就。 電子信息技術是六大高新技術中重要的一個領域，它的重要方面是圖像和信號處理。現今，信號處理已經成為當代科學技術工作的重要部分，信號處理的目的就是：准確的分析、診斷、編碼壓縮和量化、快速傳遞或存儲、精確地重構（或恢復）。從數學地角度來看，信號與圖像處理可以統一看作是信號處理（圖像可以看作是二維信號），在小波分析地許多分析的許多應用中，都可以歸結為信號處理問題。現在，對於其性質隨實踐是穩定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析。但是在實際應用中的絕大多數信號是非穩定的，而特別適用於非穩定信號的工具就是小波分析。
小波分析是當前應用數學和工程學科中一個迅速發展的新領域，經過近10年的探索研究，重要的數學形式化體系已經建立，理論基礎更加扎實。與Fourier變換相比，小波變換是空間(時間)和頻率的局部變換，因而能有效地從信號中提取信息。通過伸縮和平移等運算功能可對函數或信號進行多尺度的細化分析，解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題。小波變換聯系了應用數學、物理學、計算機科學、信號與信息處理、圖像處理、地震勘探等多個學科。數學家認為，小波分析是一個新的數學分支，它是泛函分析、Fourier分析、樣調分析、數值分析的完美結晶；信號和信息處理專家認為，小波分析是時間—尺度分析和多分辨分析的一種新技術，它在信號分析、語音合成、圖像識別、計算機視覺、數據壓縮、地震勘探、大氣與海洋波分析等方面的研究都取得了有科學意義和應用價值的成果。
事實上小波分析的應用領域十分廣泛，它包括：數學領域的許多學科；信號分析、圖像處理；量子力學、理論物理；軍事電子對抗與武器的智能化；計算機分類與識別；音樂與語言的人工合成；醫學成像與診斷；地震勘探數據處理；大型機械的故障診斷等方面；例如，在數學方面，它已用於數值分析、構造快速數值方法、曲線曲面構造、微分方程求解、控制論等。在信號分析方面的濾波、去雜訊、壓縮、傳遞等。在圖像處理方面的圖像壓縮、分類、識別與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等。
(1)小波分析用於信號與圖像壓縮是小波分析應用的一個重要方面。它的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮後能保持信號與圖像的特徵不變，且在傳遞中可以抗干擾。基於小波分析的壓縮方法很多，比較成功的有小波包最好基方法，小波域紋理模型方法，小波變換零樹壓縮，小波變換向量壓縮等。
(2)小波在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等。
(3)在工程技術等方面的應用。包括計算機視覺、計算機圖形學、曲線設計、湍流、遠程宇宙的研究與生物醫學方面。