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该文首先从传统的傅氏变换出发，指出了其在时变信号处理中存在的弱点，引出非平稳信号的时－频信号处理方法。接着给出Ｗａｖｅｌｅｔ的基本概念和Ｗａｖｅｌｅｔ变换的定义，重点分析了Ｗａｖｅｌｅｔ变换的特性。Ｗａｖｅｌｅｔ变换是采用正交镜象滤波器（ＱＭＦ）的金字塔型结构实现的，这种结构与神经网络的思想非常类似，据此，提出了一种新的神经网络结构，其突出特点是，结点的加权因子是确定的，且每个结点的加权值是相同的，使得这种算法比一般的神经网络的算法简单，更宜于实时实现。该文最后给出了应用Ｗａｔ变换进行的语音压缩编码的原始波形与合成波形及其误差，以及所得的信噪比值。