基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

基于小波的图像隐藏方法在信息安全中的应用

随着信息时代的到来,互联网和多媒体技术迅猛发展,数字多媒体信息在网上传播越来越便捷,同时也带来了信息安全的隐患问题。小波变换具有良好的时频特性且小波的多分辨分析与人眼视觉特性是一致的。在小波域对图像进行分解,可以根据HVS特性更好地隐藏信息,解决信息安全的问题。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

基于多特征融合和支持向量机的煤矸石自动分选研究

本文提出了一种基于多特征融合和支持向量机的的煤矸石分选方法。首先对煤矸石图像进行预处理，以减小或消除噪声的影响，然后分别从纹理谱、小波变换和分形等多角度提取图像的纹理特征值，选取多个纹理特征作为分类器的输入特征，并对选择出的分类特征进行内部归一化，最后采用支持向量机实现煤矸石的分选。实验结果表明，本文所提出的分选方法达到了较高的识别正确率，且能够满足实时要求。     

小波分析在1-10TeV宇宙线气象效应研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASγ阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行周期分析,发现了气象参量,包括观测面处大气压和室外温度的日变化和半日变化.接下来的关联分析表明:宇宙线流强的周期变化与气压和温度的周期变化显著相关.     

带随机振幅的正弦波过程在Haar小波下的性质

研究了一类随机过程：x(t)=Ucosλt Vsinλt，在Haar小波下的性质，得到平稳性、相关性和稠度．     

小模数齿轮基节偏差影响下的降噪研究

深入分析了齿轮基节偏差影响下噪声的产生机理，在研究现有降噪措施的基础上，提出了一种新的降噪方案。该方案结构简单，安装调试方便，对轴承的影响小，尤其对小模数齿轮传动，效果更佳。     

金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.