金融时间序列的多重分形类型的确定

为了探索股票时间序列的无标度性,利用多重分形消除趋势涨落分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛股票指数(WMT)日收盘价.结果表明沃尔玛股票指数日收盘价的变化具有多重分形的特性.然后,随机打乱时间序列的次序,用MF-DFA方法分析打乱序列的多重分形性质,得出沃尔玛股票指数的多重分形主要是由概率密度函数产生的,分布多重分形占主导地位.比较原始序列和打乱序列的多重分形性质,得出打乱序列的多重分形性弱于原始序列的多重分形性.     

多重分形序列的可见图分析

可见图方法将多重分形时间序列映射为相应的网络,研究并对比了由不同机制产生的多重分形序列的非平凡特征,发现单分形时间序列的简单叠加得到的混合序列有多分形性质,对应的可见图是无尺度网络;而通过模型产生的多分形序列对应的可见图一般不具有无标度性质.为了辨别不同机制生成的多分形时间序列,小波分析和可见图必须联合运用才能识别这两种不同的分形结构,可见图算法作为传统时间序列分析方法的补充在揭示序列产生机制时具有重要的用途.     

基于小波变换的多重分形谱研究及实证分析

为了探索期货市场中的非线性特征,选用大连和芝加哥期货市场中黄豆期货价格时间序列,借助配分函数分布图判定期货时间序列存在多重分形特征,并在此基础上利用多重分形谱对期货时序描述多重分形特征．结果表明,与芝加哥期货市场相比,大连期货市场的多重分形强度更大,风险更大．然后对时间序列进行小波变换,将处理后的时间序列的多重分形强度与原始序列进行比较,发现多重分形特征与时间序列中的噪声及长程相关性有关．     

基于分形序列的流量模型

文中设计了一种调整方差随机二分法的分形序列生成方法, 调整该方法中的参数值可生成单分形或重分形的序列, 生成的单分形序列的自相似度和生成的重分形序列的勒让德谱取决于参数值. 该方法的时间复杂度为O(n), 由三种不同的Hurst检测方法证实了该方法具有较高的准确度. 通过分析网络流量的特征, 指出网络流量在一定的尺度上可能同时存在长相关和重分形的特性,本文提出的分形序列生成方法能生成具有不同程度突发的分形序列,可灵活的仿真不同的网络流量.     

基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法.用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势.通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法.     

基于多重分形谱的道路交通事故分析

简述了多重分形理论和多重分形谱的算法;基于多重分形理论,用配分函数法对山东省2008-2009年每月的交通事故时间序列进行了多重分形谱研究,得到该时间序列的多重分形谱.结果表明,该时间序列具有多重分形分布特征,该方法为交通事故研究提供了一种新的理论方法.     

一种新的分形序列生成方法

针对现有的算法只能生成单分形或只能生成重分形序列的问题,文中提出了一种新的分形序列生成方法--调整方差随机二分法,通过调整该方法中的参数值σ,可生成单分形或重分形序列,而生成单分形序列的自相似度和重分形序列的勒让德谱取决于σ.仿真实验结果证明该方法可以快速地生成较精确的自相似序列.采用文中提出的方法能生成具有不同程度局部突发的分形序列,可方便地模拟不同的网络流量.     

基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法。用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势。通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法。     

基于分形插值的多重分形降趋波动分析法及其有效性检验

利用分形插值拟合替代多重分形降趋波动分析法(MFDFA)中的多项式拟合,给出基于分形插值的多重分形降趋波动分析法(FI-MFDFA),并以经典的二项式多重分形序列(BMS)为例,检验该方法的有效性.结果表明,FI-MFDFA方法能有效识别序列多重分布奇异性的程度,随着BMS模型参数的减小,序列多重分形特征越明显;通过与...     

股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

一种改进的零树编码算法

在SPIHT算法的基础上进行改进,提出了一种改进的新算法,该算法修改了分割排序策略、加入了幅值精细编码等措施在一定程度上克服SPIHT图像编码算法的不足,提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图象复原的质量,是一种有效的图象压缩方法。     

基于视觉特性的自适应混合编码

提出了一种基于视觉特性的自适应混合编码方法,对于不同性质的子块施用不同的方法.文中还给出了选择某类方法的理由,并给出了对强变化的单边沿的一种有效的编码方法.模拟实验表明:结果是令人满意的.     

一种基于小波变换的图像压缩编码方法

在分组霍夫曼编码的基础上提出了一种更有效的编码方法,即自适应分组霍夫曼编码方法．采用自适应分组霍夫曼编码方法及小波变换相结合对图像数据进行压缩．与基于小波变换的霍夫曼编码方法相比,压缩比大大提高,而计算复杂度只是略有增加实验证明这是一种具有良好性能和计算量较少的静止图像压缩编码方案。     

一种小波分形混合图像编码算法

结合小波变换与分形编码技术,提出了一种基于小波变换的分形图像混合编码算法.通过实验比较,该算法在图像编码时间和压缩比方面均取得了良好的效果.     

采用HEVC的精细可分级编码

针对新一代的视频编码标准HEVC(high efficient video coding),提出一种改进的精细可分级编码方案.该方案的基本层采用HEVC的编码器,提高了基本层的编码效率;通过统计编码单元的分割方式,自适应找到图像中的细节区域;采用选择增强技术,提高细节区域的图像质量.实验结果表明:编码方案能够精细匹配信道带宽的变化,且基本层与增强层相互独立,不会带来误差传递;利用HEVC编码单元的分割方式,可以自适应找到视频序列图像中的细节区域,对运动区域进行提升,视频图像的主观质量有了很大的改善.     

一种新的基于编码的水印预处理算法

容量是隐形图像水印最基本的要求之一,为了提高水印的嵌入容量,提出了一种新的基于编码的预处理方法.首先对待嵌入的水印信息进行压缩编码和差错控制编码,然后将编码后的水印序列嵌入到载体图像的DCT系数中.理论分析和仿真结果表明,采用编码的预处理方法,有效地提高了水印系统的容量,且具有较好的不可见性,对一些常见的攻击(如高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩)有很好的鲁棒性.     

Logistic映射控制的安全算术编码及其在图像加密中的应用

提出了一种通过Logistic映射改变模型中符号的顺序及符号的概率值的安全算术编码,将其应用于图像数据的压缩加密中,使其在网络中安全传输更方便,在编码过程中通过完全混沌的序列保证改变模型的均匀性,从而满足图像压缩编码的安全性要求。算法能够应用于任何针对多媒体数据的算术编码器(包括视频,图像,音频等),并且对编码的效率影响甚微,而且基于编码压缩的加密方式相对于其他同类加密方式所具有的明显优势在于,压缩过程大量减少了信息的冗余性,并在此过程中引入加密,这对试图推测出图像信息以及找到密钥的攻击具有良好的鲁棒性。     

Bayer图像无损压缩算法及其FPGA实现

结合Bayer CFA格式图像的特点,提出了一种基于Bayer图像的无损压缩算法,该算法简单高效,可以在无损压缩下取得较高的图像恢复质量,非常适用于遥感图像、医学影像等对图像质量要求很高的场合。在对各种算法进行仿真评估的基础上提出了基于COMS图像传感器IBIS5-A-1300的无损压缩FPGA实现方案,整个结构采用流水线设计,同时用少量行缓存代替传统的大容量存储,节省了存储资源,加快了运算速率,减小了电路规模。经验证明完全满足对Bayer图像实时处理的要求,为后续实时压缩编码和传输提供了有利条件。     

一种新的快速H.263算法的研究

利用了桌面视频会议中人物图像序列的独有特点,提出了一个新的在图像序列中快速检测与跟踪面部的算法,通过对序列中人脸的快速跟踪与位移检测,动态地调节序列中不同运动幅度图像的矢量搜索范围．实验结果表明,对于类似于Ｍｉｓｓ这样的头肩部图像序列,在不明显影响主、客观图像质量和压缩比的情况下,该方法能够有效提高Ｈ．２６３的编码速度