Sine-cosine小波与CAS小波比较

介绍了两种三角小波Sin-cosine小波和CAS小波,通过数值例子,对两种小波的函数逼近性能进行了比较,在同等条件下几乎具有相同的逼近精度。     

机器视觉系统小波算法应用网络视频优化研究

提出提升小波变换,在此基础上,对由MPEG—4标准编码产生的根据提升小波变换的双向相邻图像质量剧烈波动的缺陷进行调整。利用三次样条函数进行样条逼近算法,对调整后的图像进行压缩。通过对图像进行分析与仿真,使图像质量和压缩比提高,与此同时优化了边缘效应。     

Legendre小波神经网络

在BP神经网络的基础上，结合Legendre小波构造了Legendre小波神经网络。由于Legenure小波在区间[0，1)上具有分段表达式并且为多项式的特点，因而构造的Legendre小波神经网络有结构简单、收敛速度快等优点。以神经网络的BP算法作为Lengendre小波神经网络的学习算法，用有6个Legenqdre小波基函数的Legendre小波神经网络对一个函数进行逼近分析，得到了较好的逼近效果。     

各向异性Besov类的小波逼近

通过用一元小波的张量积构造多元小波基，给出各向异性Besov类用小波逼近误差的渐近估计．     

小波神经网络及其研究进展

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,小波神经网络结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能,它有很好的逼近、容错能力.文章综述了小波神经网络的主要模型、算法和其它相关问题,最后展望了小波神经网络今后的研究方向.     

各向异性Sobolev类的表现与逼近

通过用一元小波的张量积构造多元小波,给出各向异性Sobolev函数空间的表现定理及小波逼近的渐近估计.     

M进制多小波尺度函数的逼近阶

在小波理论中，精度或逼近阶是刻划尺度函数最重要的特殊之一。就M进制多小波的尺度函数在时域里逼近阶条件进行研究，并给出尺度函数具有逼近阶m的充分必要条件。     

青藏高原定日—木孜塔格峰地区重力场小波分析

目的探究青藏高原的深部结构。方法对定日—木孜塔格峰地区的重力场资料进行小波分析,重点对比分析四阶、五阶的小波逼近异常和细节异常。结果拉轨岗日—康马变质核杂岩带在四、五阶小波细节异常图上表现为近东西向重力低,在四、五阶小波逼近异常图上均表现为梯级带;雅鲁藏布江缝合带在四、五阶小波细节异常图及四阶小波逼近异常图上主要表现为重力高,在五阶小波逼近异常图上表现为梯级带;冈底斯岩基花岗岩带在四阶、五阶小波逼近异常和细节异常图上均表现为重力低;班公湖—怒江缝合带在四、五阶小波细节异常图及四阶小波逼近图上主要表现为近东西向重力高,在五阶小波逼近图上为梯级带;龙木错—双湖缝合带在布格异常图,四、五阶小波逼近异常图及五阶小波细节异常图上均表现为重力异常分界。结论拉轨岗日—康马变质核杂岩带只存在于浅层;雅鲁藏布江缝合带重力高带的场源存在于中深度层次及以上;冈底斯重力低除了反映浅部大规模的花岗岩带外,还可能反映了深部存在的热熔融体;班公湖—怒江缝合带重力高带的场源存在于中深度层次及以上;龙木错—双湖缝合带是重要的构造分界线。     

基于小波网络的非线性逼近方法

利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,结合神经网络构造了一种多尺度正交小波网络模型,利用最小二乘法对网络参数进行确定,对非线性函数进行了逼近的仿真研究,与前向BP神经网络进行了仿真比较。结果表明,这种新的小波网络具有良好的函数逼近能力,收敛速度快且逼近精度高。     

用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩．对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数，并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节．利用小波神经网络的函数逼近特性，对脑电随机信号进行逼近，最终压缩比可达15以上．实验结果显示，小波神经网络在大量压缩数据的同时，能较好地恢复原有信号。     

二侧流道相同的间壁式换热器传热试验研究

对二侧流道相同的间壁式换热器的放热,应由试验建立准则方程。本文提出了一种试验数据处理的有效方法——逐次逼近法,阐述了此法的由来和依据。并以此法为指导,进行了传热的试验布置和测量,从而可以不测壁温(难以测取),用常规测量手段及仪表测取数据,经处理建立了准则方程。     

一类椭圆型方程Cauchy问题的正则化(英文)

ＲＥＧＵＬＡＲＩＺＡＴＩＯＮＯＦＡＣＡＵＣＨＹＰＲＯＢＬＥＭＦＯＲＡＥＬＬＩＰＴＩＣＥＱＵＡＴＩＯＮ＊ＸｕＤｉｎｇｈｕａ１）ＬｉＭｉｎｇｚｈｏｎｇ２）１）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＣｏｕｒｓｅｓ,ＥａｓｔＣｈｉｎａＧｅｏｌｏｇｉｃ...     

二阶椭圆型方程边值问题的小波逼近

二阶椭圆型方程边值问题的小波逼近朱同林华南农业大学理学院基础部,５１０６４２,广州关键词椭圆边值问题,Ｐｏｉｓｓｏｎ积分,周期小波分类号（中图）Ｏ１７５;（１９９１ＭＲ）３５Ｊ,４５Ｌ对于典型椭圆边值问题（２＋ｐ（｜Ｘ｜２））ｕ（Ｘ）＝０,Ｘ∈Ω,...     

非线性分数阶微分方程数值解的三尺度第3类Chebyshev小波配点法

基于三尺度第3类Chebyshev小波，提出了一类非线性分数阶微分方程数值解的一个小波配点法。首先，构造了三尺度第3类Chebyshev小波函数，证明了该小波函数的标准正交性，并给出了小波函数展开的L2范数意义下的一致收敛性分析和误差估计。其次，基于平移第3类Chebyshev多项式，借助Laplace变换推导出了三尺度第3类Chebyshev小波函数在Riemann-Liouville分数阶意义下的积分公式。最后，结合Picard迭代，利用三尺度第3类Chebyshev小波配点法，将非线性分数阶微分方程的初值问题及边值问题离散为代数方程组求解。数值算例说明了该方法的有效性和高精度性。     

奇性积分方程的样条函数解法

给出了一类奇性积分方程的一种近似解法,即用三次样条函数逼近未知及已知函数,从而把奇性积分方程的求解归结为线性代数方程组的求解。问题的关键在于求解逼近函数之系数的线性代数方程组的导出,而在推导过程中用到积分主值的概念,且所有奇性积分都是在主值意义下进行计算的。     

浅海声波散射边值问题的小波数值解

浅海声波散射边值问题的小波数值解张伯坚广东农工商管理学院基础部,５１０５０７,广州关键词散射,Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ方程,周期小波分类号（中图）Ｏ１７５．２,Ｏ２４１．８２;（１９９１ＭＲ）３４Ｂ１２,４１Ｃ１５本文把浅海声波散射边值问题归结为边界积分方...     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

基于多节点样条理论的漏磁数据去冗余压缩算法

为解决管道漏磁缺陷检测中采样数据的去冗余压缩问题,在利用小波去噪的基础上,根据多节点样条理论具有插值过程无需解方程组、逼近误差小、基函数有界支集的性质,通过构造一个对称的、局部支集的、拉格朗日型基函数,从而设计出一种能快速、高效地逼近原检测数据的去冗余压缩新算法,以提高管道漏磁在线检测数据压缩的实时性．用实验室检测到的漏磁数据对该算法进行了验证．结果表明,该算法具有很好的实时性及较高的数据压缩率．     

基于小波变换和偏微分方程的图像去噪方法

应用小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了.使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持.应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具.     

多模态医学图像的融合研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于医学图像、军事、遥感、机器视觉等领域．基于小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,利用小波变换分别对CT,MRI医学图像进行分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构后的融合图像完好地显示源图像各自的信息．实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好．