Karhunen—Loeve展开基函数的小波分解算法

Karhunen—Loeve展开被广泛应用于信号处理，图像分析中的特征提取，动力系统中的模型简化等．文中提出了用小波方法快速估计Karhunen—Loeve展开式中基函数．通过把核函数投影到小波空间把积分问题离散化．应用正交小波变换，积分问题就被转化为矩阵特征分解问题．若核函数还是局部p阶光滑的，所得矩阵的维数可进一步降低，而精度却没有大的损失．实验结果表明所提出的算法是快速有效的．     

用二次分形插值构造一类正交多尺度分析

给出了利用二次分形插值函数构造一类连续、紧支撑和正交的多小波尺度函数的方法.不同于用仿射分形插值函数建立的正交小波, 尺度函数具有可微性,可用来建立微分方程的数值方案.     

信号的多相表示与M-带小波变换

指出了多通道滤波器组问题与M-带小波变换具有密切的联系,是M-带小波应用的基础.从M-带小波应用的角度出发,研究了信号的多路复用及多相表示方法,以及时、频空间中M-带小波变换系统的系统函数及输出输入信号的分析及综合算法,并在数学上建立了多路复用技术中多相型数字信号网络与M-带小波滤波器的构造方法.     

非磁暴期间银河宇宙线强度的小波分析

利用小波分析分析了非磁暴期间几种情况下宇宙线强度的变化,结果表明,只有行星际较平静时银河宇宙线强度的周日变化才比较明显和稳定.不同年份,地磁静日银河宇宙线日波峰值取值的地方时可能不同.当行星际出现扰动但没有出现磁暴时,银河宇宙线的日波也会出现变化,即日波幅度会出现减弱或增强,因此,仅利用银河宇宙线的日波变化情况不能作为地磁暴前兆的判据,只能作为行星际扰动的判据.     

相关-小波分析用于离心泵初生汽蚀诊断

通过自相关分析和小波分析相结合的方法，对离心泵人口压力脉动信号进行了信号分析处理，获得了初生汽蚀信号的各尺度频谱和能量。提出以信号各尺度能量特征值作为初生汽蚀诊断识别的判据。试验测试信号分析结果表明，汽蚀初生信号能量特征值有明显变化，所提取的信号特征信息可以对初生汽蚀状态进行定性诊断和定量识别。     

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。     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理

应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。