高维不可分双正交多小波包

首先，给出了对应于多重多分辨分析的双正交多小波包的定义，建立了具有任意矩阵伸缩的双正交多小波包的理论框架．在此基础上，给出了具有任意矩阵伸缩的高维不可分双正交多小波包的构造方法．由此构造的多小波包的分解系数可以从不同的滤波器中抽取．这使得小波包的应用更灵活．     

高维不可分正交多小波包

引入了对应于高维多重尺度函数的多小波包，建立了具有矩阵伸缩的多小波包的理论框架，所产生的L^2(R^m)的基称为多小波包基．给出具有任意矩阵伸缩的高维不可分正交多小波包的构造方法，进一步地表明如何从多小波中抽取L^2(R^m)各种正交基，尤其是由于所构造的多小波分解可从不同的滤波器中的抽取，因而使得多小波基的选取更具灵活性．     

周期双正交小波的数值算法

在周期小波理论研究的基础上讨论周期双正交小波数值算法,给出了周期双正交多分辨分析中1-周期函数表示的快速数值算法.这些算法包括分解,重构,插值,点估计.     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理，采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子，根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子，构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子，可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数，这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于连续双正交样条小波的股价指数奇异点检测

针对噪声背景下股价指数曲线给出的一种小波硬阈值消噪和奇异点检测的有效方法,选择双正交样条小波作为基小波,运用小波分析消除信号噪声干扰;结合多尺度分析及奇异点的检测,揭示股价指数信息隐含的背景。     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于不可分小波和LDA的掌纹识别

提出了一种基于不可分小波和线性判别分析(LDA)的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹灰度图像进行二层小波分解,保留图像的低频段,这样一幅128×128的掌纹图像经过上述小波分解后得到一幅32×32的掌纹子图,图像的维数显著降低,并且减少了光照这一奇异信息变化对识别效果产生的影响,然后利用LDA方法进行特征提取.针对PolyU掌纹库的识别结果表明.该方法在识别时间,识别率等方面都有其独特的优越性.     

双正交Coifman型小波的构造

针对Coifman与Tian等人关于Coifman型小波构造方法中长度与消失矩受到严格限制的缺陷，通过研究具有一般长度双正交特性的Coifman小波的长度与消失矩的关系，得到了一种构造一般Coifman型小波的有效方法．新型小波系数均含有自由变量，现有Coifman型双正交小波都可以通过取特殊长度以及特殊参数时得到，因此，我们的结果推广了Coifman与Tian等人的结果。     

双正交多小波滤波器构建

阐述了由Charles A Micchelli,Yuesheng Xu建立的基于不变集的多小波理论,以此为基础讨论了有着自仿映射区间特性的双正交多小波的滤波器构建.     

基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。     

基于概念格和Apriori的关联规则挖掘算法分析

概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取关联规则相比较,不需要计算频繁项目集,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少了大量冗余的规则,提高了挖掘效率。     

基于遗传算法和高斯牛顿法的超声回波信号参数估计

在超声回波信号参数估计中,如果高斯牛顿法选取的迭代初值接近参数向量的真实解,则容易找到最优解;如果初始值远离最优解,则高斯牛顿法不收敛或者只收敛到局部最优解。针对高斯牛顿法对迭代初值敏感的问题,提出了遗传算法和高斯牛顿法结合的参数估计方法。该方法充分利用遗传算法善于进行全局搜索和高斯牛顿法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用遗传算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行高斯牛顿法迭代搜索。仿真结果表明,基于遗传算法和高斯牛顿法相结合的方法,具有收敛速度快、精确度高的特点。     

动态多值背景下的概念格在网络中的应用

针对搜索引擎检索网站信息存在的一些问题—信息资源相对丰富而知识比较匮乏,文中提出动态背景下的概念格,用于抽取网络信息资源中潜在的有价值的知识。基于web文本的信息特性是不断变化的,在处理过程中,先把动态多值背景转化为静态多值背景,然后在转化成单值背景。在利用概念格的hasse图抽取隐藏在网络信息资源中潜在的有价值的知识。     

基于DSP技术及互相关算法的光纤液滴传感器

光纤液滴分析技术是通过反映被测液体的液滴生长过程的光纤液滴指纹图,测量被测液体的物理、化学特性.互相关原理被用来对不同液体的光纤液滴指纹图进行对比分析,分析液体性质或判决2种液体的异同,DSP技术的使用提高了互相关运算的速度.基于DSP技术和互相关原理制作了实验室样机,并进行了样品测试.分别利用互相关函数和互相关系数测试了不同浓度的酒精溶液,测试结果显示,互相关函数峰值可以作为一种测量液体浓度的方法,酒精溶液的测量精度达到3.4%,而互相关系数法可以甄别不同浓度的酒精溶液,最小系数在60%以下.     

基于格结构的三带小波构造及在图像融合中的应用

提出了一种构造具有正交性、对称性、紧支性以及较高消失矩的三带尺度滤波器与小波滤波器的方法.首先,通过设置尺度滤波器消失矩并转移尺度滤波器的对称性性质,有效地减少了构造尺度滤波器过程中未知量的个数以及计算推导过程的复杂度.在此基础上,利用格结构理论,给出了对具有仿酉特性的多相位矩阵的一种分解方法,并利用这种分解求出了冲击响应长度为9、消失矩为3以及响应长度为15、消失矩分别为3和4的小波滤波器.最后,把所求得的小波滤波器应用到多聚焦图像的融合中.实验结果表明,利用具有上述性质的三带小波进行图像融合可以得到比利用二带小波进行融合更好的效果.     

ANSYS环境下基于离散变量的网架结构优化设计

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及截面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化. 工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果.     

基于OE-近似概念格的不完备决策背景的规则提取

首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完备决策背景上提出了对象诱导三支规则的提取方法, 分别从正面和负面的角度对规则进行获取和解释, 给出了冗余规则的判定定理及非冗余规则集的提取算法;最后,利用包含度理论,提出了带有置信度的三支规则提取方法, 提供了更为丰富的细节, 使得获取的规则更加完善。