在整个毕业设计的过程中，主要遇到的困难首先是对小波变换在理论方面的认识，接下去是对于软件MATLAB应用里的一些细节。整个设计环节为了达到的目的是：首先，熟悉小波变换的发展历史、基本原理、实现方法。其次，了解小波变换在信号处理中的典型应用，并用开发工具实现这些应用。最后，了解小波变换在图象处理中的典型应用，并用开发工具实现这些应用。同时，和其他的变换比较一下，来说明一下小波变换的优缺点。
通过查阅小波变换的相关资料，从Fourier变换的原理开始，一步一步向小波变换方向学习。期间，有搞不懂的，在老师的帮助下，得以解决了。而对于软件应用方面，虽然是全新的，但是通过一定的教程和操作，最后，作到了对于本毕业设计涉及到的相关内容有了一定的了解。整个过程虽然并没有像开始时想象的那样简单，期间有许多的困难需要克服，经过了老师的帮助和自己的努力，终于结束了毕业设计整个环节，觉得受益很大。
本文仅仅小波信号分析做了最基本的研究，还有许多问题有待深入，比如消噪处理中的阈值处理和量化问题、小波基的选取等等。此外，由于时间所限，还有很多值得探讨的问题，如码率控制、小波包的设计与选取、小波分析在视频信号中的应用等领域都还未涉及到。本文的研究只是踏入小波分析应用研究的第一步，是一块敲门砖，希望通过抛砖引玉使得越来越多的同学能加入到小波分析应用研究中。
基于dct的方法相对于小波变换有它自己的优点，主要是小波变换应用到硬件上还存在困难。具体如下
1. 硬件上实现基于Dct变换的图象压缩的主要优点是：
（1）简单的计算方法，低内存需求和简单
Dct有它自己的称为fdct的快速算法，FDCT可以被认为是一系列的矩阵运算，它能够通过简单硬件来实现。而且，二维的DCT能够从一维的DCT快速获得。
（2）相同的硬件能够用于FDCT和IDCT的算法。
ICDT变换能够通过FDCT变换来实现，而这种FDCT函数是通过转置预先计算的连续矩阵和结果矩阵来获得。转置运算是通过在存储矩阵值时，适当地处理硬件上的内存地址寄存器的方法来获得。因此，我们可以使用相同的硬件来实现FDCT和IDCT。
2.硬件实现小波变换的一些困难是：
（1）和DCT相比更复杂的硬件结构
如同傅立叶变换，为了实现小波变换，卷积算法是必须的。在硬件实现上，它意味着我们需要使用分隔滤波器（蝶形结构）来实现变换。


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