• Nghiên cứu về Wavelet: Trình bày về các dạng và đặc điểm của các họ Wavelet khác nhau. Việc nghiên cứu kỹ về dạng và đặc điểm của các họ Wavelet khác nhau, cho phép chọn lựa Wavelet phù hợp cho từng ứng dụng cụ thể, và ứng dụng lý thuyết về Wavelet một cách linh hoạt, hiệu quả trong xử lý tín hiệu.
•Khử nhiễu tín hiệu ECG: Thực hiện khử nhiễu tín hiệu ECG, với tìn hiệu ECG đã được khử nhiễu các quá trình xử lý tín hiệu tiếp theo sẽ chính xác hơn nhiều. Do vậy, khử nhiễu tín hiệu đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực xử lý tín hiệu. Phương pháp khử nhiễu tín hiệu trên cơ sở phân tích Wavelet và kỹ thuật lấy ngưỡng đã chứng tỏ những đặc tính tốt và những ưu điểm so với các phương pháp khác. Hiệu quả khử nhiễu cũng phụ thuộc nhiều vào dạng Wavelet,
mức phân tích và kỹ thuật lấy ngưỡng được lựa chọn, do vậy phụ thuộc nhiều vào yếu tố kinh nghiệm.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
Trong thời gian tiếp theo em hi vọng mình sẽ được tiếp tục nghiên cứu và tìm hiểu các ứng dụng khác của Wavelet
KẾT LUẬN
Trong thời gian thực hiện luận văn em đã được tìm hiểu về lý thuyết wavelet và phép biến đổi wavelet. Đây là một lĩnh vực mới nhất đang được nghiên cứu và đưa vào ứng dụng trên thế giới.
Trong luận văn của mình, đầu tiên em đã trình bày tổng quan về một số phương pháp biến đổi tín hiệu vẫn đang được sử dụng. Tiếp đó là phần giới thiệu về wavelet, cách xây dựng wavelet từ đa phân giải và các phương pháp biến đổi wavelet như biến đổi wavelet liên tục, biến đổi wavelet rời rạc và biến đổi wavelet hai chiều. Đồng thời em cũng nêu ra một số ứng dụng điển hình của wavelet trong xử lý tín hiệu như các ứng dụng về nén tín hiệu.
Wavelet và phép biến đổi wavelet có nhiều ưu điểm và khắc phục được những hạn chế của các phương pháp xử lý tín hiệu trước đây vẫn được sử dụng. Với sự giới hạn của thời gian em cũng mới chỉ trình bày được một phần lý thuyết về wavelet. Là một công cụ mạnh nhất hiện nay wavelet còn có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhất là trong xử lý tín hiệu. Nếu có điều kiện nghiên cứu tiếp thì nội dung về nén ảnh và lọc nhiều ảnh sẽ là một đề tài ứng dụng khá hay của wavelet.
Trên đây là toàn bộ nội dung luận văn cao học của em với đề tài “Nghiên cứu lý thuyết wavelet và ứng dụng trong xử lý nhiễu”. Chắc chắn là trong quá trình thực hiện em không thể tránh khỏi những sai sót, em rất mong các thầy cô
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1- Wavelet and Operators, Cambridge University Press 1992.
2- Wavelet Basis, Jonathan Allen, Kluwer Academic Publishers 1995 3- Wavelets and Their Applications, J.S. Byrnes-Jennifer L. Byrnes-
Kathryn A. Hargreaves-Karl Berry, Kluwer Academic Publishers 1992 4- Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets, Ingrid
Daubechies, 1988
5- Wavelets and Filter Banks, Gilbert Strang and Truong Nguyen, Wellesley-Cambridge Press, 1996
6- Approximation Theory, Wavelets and Applications, S.P.Singh, Kluwer Academic Publishers 1994
7- Wavelet Based Approximation in the Optimal Control of Distributed Parameter Systems, Chris Brislawn and I.G.Rosen, 1991.
8- Wavelet with Convolution-Type Orthogonality Conditions, Koichi