对一个汇率模型的参数的极大似然估计

首先通过Cheung和Yeung的汇率模型引出肖庆宪和茆诗松的汇率模型，之后，我们主要是利用微积分，随机过程等基本知识对肖庆宪和茆诗松的模型作了详细的推导，进而导出一个便于操作的结果。而且为了便于今后的实践应用，还利用极大似然估计的方法对模型中的参数进行了统计推断．     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

基于子波变换的消噪方法在涡街流量传感器中的应用

基于子波变换消噪原理，结合流量测量持定要求，提出了一种适用于在涡街流量传感器信号处理的单支重构滤波方法，同时给出了滤波级数的选取方法，这种计数方法能够有效地扩大涡街流量传感器的量程下降，通过对实际信号的分析，证实了方法的有效性。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

基于矩和多分辨分析的图像识别

应用矩和多分辨分析对图像进行特征提取，求取不同分辨率下的小波系数的均值、能量和方差，作为特征向量。这组特征向量是将图像的矩特征和小波特征结合形成小波矩特征，即反映了图像的全局信息，又反映了图像的局域性信息，并且具有旋转、平移和缩放不变性。该算法不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题，而且提高了对近似物体的识别能力。最后简要介绍了仿真实验及结果，证实此算法能对飞机、舰船等目标进行有效的识别。     

微波测量中的频域特性分析

分析了微波测量中回波信号的时间变量函数 ,确定了时间变量函数和频率变量函数之间的变换关系     

高精度的正交频分复用频率同步新算法

提出了一种基于 80 2 .1 1 a的适合于室内环境的频率同步算法 .它们分两步实现 :1在快速傅里叶变换 ( FFT)前作频率跟踪 ,估计小数倍频率偏移 ,估计范围 |ε| <ΔF;2经初步频率校正后在 FFT作频率捕获 ,估计整数倍频率偏移 ,估计范围在 [- 32ΔF,31ΔF].该算法简单 ,能准确地估计频率偏移量 .同时 ,在保证算法精度的情况下 ,增加了频率捕获的范围 ,解决了传统频率同步算法中算法复杂度和频偏估计范围的矛盾     

基于二维提升方案的可逆双正交小波变换在渐进性无损图像压缩中的应用

分析了一维(基于行、列分解和重构)提升方案的特点，从理论上指出了一维提升方案的不足之处，提出了二维(基于子带分解和重构)提升方案，并给出了CDF(1，3)双正交小波二维提升方案的具体形式，改进的提升方案弥补了一维提升方案的不足之处，不需作‘√2’因子和归一化处理，整个小波变换是可逆的、基于整数运算的、能量守恒的，减少了误差传递的机会，用该小波变换实现了快速的、渐进性的直至无损图像压缩。     

火箭飞行数据的两种滤波方法对比

传统的火箭飞行数据处理方法是使用α-β-γ数字滤皮离线处理，对飞行数据采样信号的第1点、第2点不进行滤波估值，第3点开始逐个进行估值、预测、校正。该方法需要消耗大量的时间，并且滤波后信号的残留噪声仍然较多。针对此问题，经过大量的数值实验和理论分析，发现用小波方法实时处理火箭飞行数据效果较好，比较两种结果，证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波，且实现了数据的实时处理功能，应用前景好。     

连续小波变换在中医脉象信号处理中的应用

小波变换具有良好的时频局域化性质，适合于非平稳信号的处理。脉诊是中医诊察疾病的重要手段，脉象反映的是人体的生理与病理信息，脉象信号具有随机性和非线性等特点。应用连续小波变换分析了15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号，提取了吸毒者脉象信号中的异常信息，为戒毒治疗的评估与改进提供客观依据。在尺度0.1、0.2、0.3和0.4下，对每一例脉象信号分别进行了处理，发现在0.2-0.4s时间间隔内，海洛因吸毒者和正常人脉象信号的连续小波变换系数间存在显著差异，并提出了用于划分海洛因吸毒者一正常人的临界参数。研究结果表明，连续小波变换是处理脉象信号的有效方法。