股票价格的一种线性分形预测方法

主要研究股票价格的变化规律及对其未来价格的预测方法．通过对股票市场价格进行小波分析,发现股票价格的变化服从自相似性,并且满足某种拟周期性．而自相似是分形的一个重要特征,就可将股票价格的变化作为分形来进行研究．利用这一结论,找出了股票价格变化的线性分形插值函数,并提出一种线性分形预测方法来对股票价格进行预测．在数值试验中,对四川长虹的股票价格进行了分析,利用上述线性分形预测方法进行预测,得到了一些令人满意的结果,说明该方法是可行的．     

基于小波系数子树的分形图像数据压缩

目的 研究小波变换和分形编码在图像数据压缩中的应用。方法 根据小波变换后不同分辨率下图像的子带小波系数的相似性,通过分形非收缩仿射变换,利用低一级频率分辨的子带小波系数子树预测第一级频率分辨的子带小波系数子树,实现对图象的高效描述。     

分形环轴向衍射特性的小波分析

对分形环的结构因子做了小波变换,通过模图在不同尺度下的演化,揭示出了相应Cantor集的结构特征.还用WTMM方法计算了轴向衍射强度的多重分形谱,并作了一些比较.     

MPEG-4视频业务特性分析

分三方面对MPEG-4的视频业务特性进行分析研究.首先对MPEG-4进行概述,然后分析MPEG-4视频业务的多重分形性,并建立了多重分形小波模型,最后对MPEG-4在NGN中的应用前景进行了探讨.     

一种基于小波分解与分形编码混合的图象压缩方法

利用双正交小波特性和小波塔式分解数据的多分辨特性、分形的IFS编码高效特性,提出了一种基于小波分解和分形编码压缩图像数据的方法。该方法先用一个小波将图象进行小波变换（分解）;在频域上,对不同频域层用不同的分块方法和比特率分配方法进行分形编码。根据实际需要和视觉特性来控制压缩比。重构时先在频域进行分形重构解,然后再用另外一个正交小波重建原图象。     

不同尺度下分形插值函数的积分

应用分形插值方法可以模拟出预先给定的不同粗糙度的分形曲线和曲面，它能够更好地刻画出自然界中普遍存在的处处不光滑的连续形貌．作为研究函数性态的重要方向，讨论了分形插值函数的积分问题，引用数学归纳法证明了有关分形插值函数在不同尺度下积分问题的几个结论，指出了在不同的尺度下分形插值函数的积分值与生成分形插值函数的变换系数之间的关系，为进一步研究分形函数的小波变换和小波分析提供了基础。     

小波变换与分形微积分

从Fourier分析发展而来的小波变换和分形微积分是处理分形结构的强有力的独特的数学工具．从函数的可微性，即从局部奇异性角度来探讨分形微积分与小波变换及它们在分形理论中的应用，获得四个定理．     

小波域中的分形图象编码方法

研究了小波变换和分形编码相结合的图象压缩方法,即对小波域（传统发形编码在空间域进行）图象进行分形编码,解决了传统分形编码收敛条件苛刻,解码步数难以确定的问题;同时又提出了类似四叉树分割的变长小波树的分形压缩算法,结合小波系数的分层量化算术编码,几乎可以准确地控制压缩倍数,解决了传统发形压缩倍数难以控制的问题,并且通过自动调整阈值的大小,找到小波域图象的最佳小波树分割,也也就是找到了小波系数和分形系数的最佳折衷,最后对DCT,传统分形编码和新方法进行比较,哪现新方法具有一些明显的优点和特点,尤其在压缩比下更是如此。     

分形理论在多相反应中的应用及展望——多尺度、不规则系统的表征

综述了分形理论在多相反应过程研究中的最新发展,包括目前感兴趣的应用领域、适用的尺度范围和存在的一些问题等.分析结果表明,随着一些新实验技术和方法的应用,分形理论将在多相反应过程研究中发挥更大的作用,目前存在的一些问题将获得解决.     

校园网流量的分形特性

文章采用基于小波系数的能量均值方法讨论了大时间尺度下流量的自相似特性,利用小波变换模极大值的多重分形分析方法,讨论了小时间尺度下的结构函数和多重分形谱的特点;依据校园网的实际流量研究了不同时间尺度下单一TCP流和混合流的的分形特点,并简要分析了不同协议对流量特性的影响.     

小波与分形混合图像压缩编码

传统的分形图像编码方法,由于编码时间长,严重影响其广泛应用。提高分形图像压缩的编码速度是目前分形图像编码研究的重点。文章结合小波多尺度分析的特点,提出了基于方差的小波和分形混合编码算法。实验结果表明:本文的算法在重构图像的峰值信噪比(PSNR)略有下降的情况下,编码时间减少了98.67%和压缩比提高了4倍。     

用分形插值函数构造多重非正交小波包

本文利用多个分形插值函数来构造多重小波包．从［0,1］区间上的等距分形插值函数出发,首先给出了多个尺度函数,证明了它们可以构成L2（R）的多分辨分析,最后得到了L2（R）的小波分解和小波包分解．     

小波分析与应用综述

小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法。作为一种新的变换域信号处理方法．小波变换尤其擅长处理在非平稳信号的分析。目前,这种分析方法已经广泛应用于信号处理、图像处理、量子场论、分形理论等领域。     

a尺度紧支撑双向正交多小波的构造

自从Geronimo，Hardin和Massopust使用分形插值函数构造出GHM多小波以来，对多小波的研究已引起了很多的关注。出于多通道滤波理论的需要及欲得到比2尺度小波更具灵活性的小波fl尺度多小波理论被引入。2012年，S00n－Ge-ol Kwon在SCI杂志《Applied Mathematicsand Computation》对双向多小波理论做了探讨。但是，双向多小波理论还远未发展成熟，有许多重要论题还有待探讨。文章给出了一类a尺度紧支撑双向正交多小波的构造算法，最后给出双向多小波的构造算例。     

基于子波分析方法的信号特征的研究

采用子波分析方法对几种不同的但较典型,且具有代表性的信号作了分析,指出了周期性信号、脉冲式信号和分形信号,经子波变换后所具有的特征,并同时指出了使用子波方法时应注意的几个问题,它为一般信号特性的判别提供了分析的基础.     

基于分形维数的锚杆无损检测BP神经网络模型

笔者将分形维数的分析方法引入锚固系统的无损检测中,指出分形维数的大小是反射波在该小波分解频段能量大小的量度．在研究锚固系统无损检测反射波小波分解分形维数特征向量的基础上,确定了以锚杆反射波的原波维数、原波平均波幅以及小波包分解维数的8个波形分形维数共10个数值作为输入参数,以锚杆注浆密实度为输出参数的非线性BP神经网络预测模型．对三峡工程右岸地下电站试验锚杆进行训练,验证了锚杆密实度BP神经网络预测模型的合理性和可靠性．     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

一种基于小波变换的分形图像编码压缩算法

有效的编码压缩算法是图像数据存储和传输的关键。本文在分析基本分形编码压缩算法（FCC）优缺点的基础上，提出了一种新的结合小波变换的分形图象编码压缩算法（DWT－FCC），该算法首先对图像进行二级小波变换分解，然后对分解后的高层子图像进行基本分形编码，并根据不同层子图像结构间的相似性，由高层分形编码构造低层子图像分形编码，实现图像的编码压缩。实验结果表明，该算法在缩短图像编码时间和提高压缩比方面，均取得了良好的效果。     

农业旅游园区建设的可行性分析

近年来，农业旅游迅速发展．许多农业旅游园纷纷建立，因此对农业旅游园建设的同行性研究已成为需简要阐释了农业旅游园区建设可行性分析的含义．分析了影响农业旅游园区建设的因素，并在此基础上重点阐述了农业旅游园区建设可行性分析的主要研究内容．