小波预处理在系统计算中的应用

利用小波压缩技巧，获得一种求解线性系统的预处理器。通过将系数矩阵A进行小波变换得到压缩矩阵A，然后再用标准方法求A的近似逆。利用经过小波处理后矩阵A的条件数较好的特点．从而使得求解有较好的稳定性。并给出数值试验结果表明该方法的有效性。     

二代小波插值在目标RCS计算中的应用

针对二维目标电磁散射特性分析问题,提出了一种基于传统矩量法的新算法。该算法采用二代小波插值理论,通过近相关和远相关分离的办法,实现了阻抗矩阵元素的快速填充,从而实现目标雷达散射截面(RCS)的快速计算。将计算结果与传统矩量法计算的结果进行了比较,数值结果表明:在不影响精度的前提下,尤其是对于电大目标问题,本文方法的计算效率大大提高。     

小波降噪在微弱GPS信号捕获中的应用

为了解决微弱卫星环境下接收机对信号的正确捕获问题,首先介绍微弱GPS信号捕获特点及捕获方法,并从检测概率和灵敏度的角度分析了相关积分、差分累加方法的捕获性能。在此基础上引入了小波降噪与相关积分、差分累加相结合的捕获方法,并给出详细的理论推导和捕获性能分析,从小波基的选取、小波变换层数和阈值选择三方面进行深入分析,从而得出合适的小波阈值降噪方法。考虑到小波降噪的阈值应跟据变换尺度不同而分别选取,给出一种自适应阈值降噪方法。实验证明,相比传统的相关积分、非相干累加和相关积分、差分累加信号捕获方法,小波降噪方法的引入在保证较高检测概率的同时,可以有效提高微弱卫星信号捕获的输出信噪比,从而降低了误码率。     

自适应小波阈值在磁记忆信号降噪处理中的应用

用金属磁记忆方法检测时信号常常被各种噪声污染,为了降低噪声的干扰,对传统阈值方法的局限性进行了分析,并在改进阈值函数的基础上提出了一种自适应小波阈值降噪方法。通过仿真实验对该方法的性能进行了验证,然后将其应用于磁记忆信号的降噪处理中,结果表明算法较好地剔除了信号中的噪声,提高了重建信号的噪声抑制率,降低了信号的失真率,是一种可行的磁记忆信号降噪方法。     

小波脊线法在暂态信号检测中的应用

针对传统小波脊线法在暂态信号检测中存在的问题,提出了改进算法。新方法引入小波包变换,扩展了小波脊线法的应用范围,并对算法本身进行了若干改进,基本消除了边界效应,提高了算法进行时频分析的实时性和精度。通过对仿真信号的分析,验证了改进方法的优越性,表明改进算法能有效地消除噪声干扰,提取暂态信号的瞬时频率和瞬时幅值,获得信号完整的、精确的时频分布。     

小波分析在股市数据分析中的应用

小波分析由于具有良好的时空频率变换特征而在许多领域得到广泛应用。本文通过对沪市、深市股指数据小波分析,说明了股市涨跌存在自身的规律性,股市尖长期和短期都具有一定的可预测性。     

小波变换在股票分析中的应用

给出了一种小波变换和移动平均线相结合的数据处理方法.该方法通过适当确定阈值,对高频部分进行适当选择性保留和小波基及尺度的遍历,可给出比传统分析方法更为合理的买入、卖出点信息,并可在一定程度上克服滞后的不足.利用"香山控股"股票进行了检验,发现理论结果与实际吻合得较好.     

小波技术在时域有限差分法中的应用

在时域有限差分法(FDTD)中利用小波变换技术进行数据压缩,提高了计算效率,同时节省计算存储空间。利用小波分解对惠更斯表面的时域切向场分布进行分解,存储经过阈值量化后的小波系数达到压缩编码的目的。在FDTD近场计算结束后,利用小波重构所得到的惠更斯表面的时域切向场分布进行近—远场变换计算散射场。结合小波变换的FDTD法计算缝隙金属平板的散射场的数值实验结果说明该方法的有效性。     

基于MATLAB的小波分析在股市技术分析中的应用

从理论上建立了股票操作模型I－模型Ⅳ,并以小波分析和Matlab 为工具,采用coif5和db4小波对股票进行技术分析,所得结构明显高出传统分析方法,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力。     

共振解调和小波分析在机械故障诊断中的应用

提出共振解调技术的数学模型,求解数学模型的脉冲响应,为该技术在正常低频振动中提取所夹带的微小冲击的应用提供了理论依据。介绍小波分析提取微小冲击信息在诊断轴承初始故障中的应用,通过MATLAB数字仿真和现场应用实例,取得与共振解调技术相同的应用效果,说明小波分析和共振解调技术在提取齿轮、轴承机械故障的微小冲击的应用上是非常有效的。     

On the Use of Wavelet MoM to Solve the EFIE

ＯｎｔｈｅＵｓｅｏｆＷａｖｅｌｅｔＭｏＭｔｏＳｏｌｖｅｔｈｅＥＦＩＥＺｈｏｕＱｕｎ，ＰｅｎｇＹｕｈｕａ，ＷａｎｇＷｅｎｂｉｎｇ＆ＸｉａｏＹａｎｍｉｎｇＴｈｅＭｉｃｒｏｗａｖｅＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇａｎｄＯｐｔｉｃａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｓｔｉ...     

基于提升的自适应非线性小波变换研究

针对传统小波变换在处理信号时缺乏自适应能力的缺点,提出一种新的自适应小波变换算法.读算法主要基于信号的局部结构特征的相关性,及这种相关性所表现出的方向性,利用这些信息采用自造应提升策略来构造小波.给出了一种新的自适应非线性更新算子U的结构,并证明了采用此结构分解的小波可很方便地实现完全重构.先给出算法结构的一般框架,然后给出了在一维和二维情况下具体实现的例子.试验表明该算法优于一般算法,和其它自适应小波算法相比,本算法有更强的自适应能力和更大的灵活性.     

样条小波自适应阈值多尺度边缘检测算法研究

在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制，已有的边缘检测方法并不能得到较理想的边缘。充分利用小波变换的特点。设计三次B样条平滑滤波算子，对图像进行多尺度滤波。得到不同尺度的小波变换，再结合由适应阈值方法，在每种尺度下分别提取图像边缘；而后利用过缘信息的多尺度特性。融合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证，实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘，而且能有效地抑制噪声，该算法对图像边缘检测的效果优于目前已有的边缘检测算法。     

一种水声时变信道低计算量自适应均衡算法

对于时变水声信道，迭代步长的取值对均衡算法的收敛特性影响较大，步长的自适应参数选取解决了上述问题，但随之而来的是计算量的显著增加。提出了一种自适应均衡算法，该算法根据均方误差切换准则在两种算法之间进行切换。对不同水声信道进行了大量的计算机仿真，结果验证了本算法的有效性。该算法解决了时变信道迭代步长选取困难的问题，同时将均衡计算量降低了30％，更适合快速变化水声信道下的实时通信。     

基于Agent的计算经济学及其在供应网络中的应用

基于Agent的计算经济学（ACE）是将复杂适应系统（CAS）、基于Agent的计算机仿真方法应用到经济学研究的一种新方法。与传统的“自上而下”研究方法不同,ACE是用由很多自主、交互的Agent构成的演化系统来对整个经济系统进行建模的计算研究方法。对国内外在ACE取得的成果进行了综述,并讨论了ACE方法的特征和研究方向。同时着重讨论了ACE在供应网络中的应用,说明了它的优势,并分别在供应网络的企业内部机制、组织和复杂网络等方面讨论了潜在的研究方向。     

误差反馈的正交小波均衡器结构与算法研究

在基于离散正交小波变换的基础上，结合传统的判决反馈自适应均衡算法，提出一种基于误差反馈的离散正交小波判决反馈均衡器结构和算法。对前馈滤波器用一组规范正交小波及其对应的系数来表示，后馈滤波器包含了误差反馈和判决反馈。并在此基础上，给出了自适应均衡算法。谊算法的优点是将离散正交小波变换和误差反馈相结合，利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差算法来提高收敛速度，利用误差反馈来减小误差信号之间的自相关性，以获得更小的均方误差（MSE）和误码率。     

基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法

在多传感器融合算法的基础上,提出一种基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法。因为小波分析对测量数据具有多分辨率分析的去噪能力,将小波分析与模糊自适应卡尔曼滤波器相结合构成一个多分辨率跟踪滤波器,该算法可以对来自主动雷达和红外成像传感器的信息加以充分利用,选择适合的小波函数对测量数据进行过滤优化,把干扰负荷转移到小波分析上,在改善跟踪性能的同时又具有很强的处理非平稳信号的能力,而且又保证了该融合算法简单、实用的特点。仿真结果表明,提出的融合算法有很好的跟踪精度,通过对比表明该算法优于传统的多传感器融合算法。     

基于统计学习理论的小波神经网络优化

传统的离散仿射小波神经网络训练都是建立在大样本基础上的,当样本数量较少时,不能保证网络的泛化能力。在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。首先根据样本数据和小波基函数的时频局部化特性构造隐含层函数集,并按照小波基函数的能量大小来建立函数嵌套结构,然后采用自适应正交最小二乘法来训练网络权值,保证训练的小波神经网络结构风险最小化。仿真表明该方法不仅具有较高的收敛速度,而且最大限度地保证了网络的泛化能力。     

船舶减摇鳍逆模式小波神经网络自适应控制

根据船舶横摇运动的特点，本文提出以伪随机二元序列信号(PRBS)作为波倾角仿真输入信号，将逆模式小波神经网络自适应控制方法应用于船舶减摇鳍控制系统，取得了良好的减摇效果。仿真实验表明此方法能够克服传统PID控制适应性差的缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。     

基于M进制小波的视点相关多分辨率地形模型的简化

在地形可视化领域，DEM和正射影像是主要的数据来源，它们都可看作是表示地形信息的二维信号。多进制小波是直接对标准二进制小波的综合，广泛应用于信号处理和影像压缩处理等领域。本文首先论述了多进制小波分析的原理，提出了在不同的视线高度下，利用不同进制的小波对DEM和影像实时压缩，构建与视点相关的动态多分辨率地形模型。结果表明，该算法具有压缩比高，压缩速度快，保真性好等优点，并且解决了不同尺度地形子块间的“裂缝”问题，满足了大规模DEM和影像实时无缝漫游的要求。