【摘 要】
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利用小波变换与统计学方法的结合，本文对光力学载波条纹图和睡眠呼吸脑电信号进行了处理分析，主要包括以下内容： 1)，分析了利用Morlet小波函数对载波条纹求解相位的原理，提出了
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利用小波变换与统计学方法的结合，本文对光力学载波条纹图和睡眠呼吸脑电信号进行了处理分析，主要包括以下内容：
1)，分析了利用Morlet小波函数对载波条纹求解相位的原理，提出了在小波系数统计的基础上的位相求解算法，根据载波频率来确定小波系数模值极大值所处的位置范围，降低了极大值方法求解相位的困难程度，从而可以方便有效地获取非均匀载波情况下的形变位相。进行了模拟运算验证的基础上，该方法应用于多种非均匀载波条纹图的处理中。另外，对本文的小波变换求解相位方法所产生的理论偏差做了详细分析，给出了减小误差的方法。
2)，利用Morlet小波函数对睡眠呼吸脑电信号进行变换从而得到尺度图，在小波变换的各个频率尺度基础上给出了平均能量公式，从能量的角度提出了单位时间能量分析方法和脑电能量变异的两个定义，并给出了四个变异指标。结合数据统计，对一批轻度、中度、重度睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者和一批单纯鼾症者样本的整夜睡眠脑电信号进行了处理分析，分析了各个样本组的脑电能量的离散性，检验各个指标的正态分布性和各个指标在各样本组间的差异性。
本文丰富了小波变换分析方法，为力学图像处理和医学信号处理提供了新的研究思路。
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