学习小波很实用的书籍，程正兴的，西安交通大学出版

我们用了两种算法对PJM某区电力负荷进行超短期预测。ARIMA算法预测速度较快，平均误差在3%以内，特别适合这种超短期负荷预测，而小波分析+BP神经网络算法是一种适应性比较广的算法，在此次超短期负荷预测中它的平均误差在7%以内，预测时间相对更长。 此程序由华北电力大学电力专业学生编写，采用了VB、MATLAB混合编程（VB的界面，MATLAB的内核），利用了2种算法实现电力负荷超短期预测，这2种方法都是当前较先进实用的算法，十分有启发性。

基于小波分析的纹理分割matlab程序。小波 纹理 分割 matlab 程序

小波变换的基本原理及其应用-带书签 由简到难，网上下载得都没有书签，自己制作书签方便大家阅读，是难得的入门书籍。

R语言小波分析wavelet

利用小波变换、fft实现地震波的时域、频域特征的对比分析

心电信号的噪声特点 小波分析与传统信号处理方法的比较 小波去噪的基本原理 小波去噪的基本步骤 小波去噪中的阈值函数和阈值的选取 小波去噪中小波函数的选择 去噪效果的评价 程序说明 总结

以美国某气象站1894~2010年连续的年降水量为例，试应用小波分析，完成如下任务：①小波变换系数；②绘制小波系数实部等值线图；③绘制小波系数模和模方等值线图；④绘制小波方差图；以及⑤绘制不同时间尺度的小波实部过程线。所谓年降水量时间序列的多时间尺度是指：年降水量在演化过程中，并不存在真正意义上的变化周期，而是其变化周期随着研究尺度的不同而发生相应的变化，这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中。也就是说，年降水量变化在时间域中存在多层次的时间尺度结构和局部变化特征。Details: http://blog.sciencenet.cn/blog-1148346-794768.html

实用小波分析 秦前清 杨宗凯 西安电子科技大学

还不错的书，资源不好找，放这里大家共享。