非高斯型互相关随机数的发生技术

在用蒙特卡罗法进行仿真研究（例如进行测量不确定度评定）时,常常需要发生多个非高斯型互相关的随机数.就这一问题,给出完整的解决方案：用Hermite展开式生成近似的非高斯变量,借助Cholesky分解建立各变量之间的相关性.方法的关键在于对互相关系数矩阵进行“预变形”,使Cholesky分解也适用于非高斯变量.此外,还利用Cholesky分解式下三角矩阵的特点,对矩调整和建立相关性两个过程进行解耦.给出了详细的算法说明.     

小波分析在电控发动机故障诊断中的应用

为了探讨小波分析技术在电控发动机故障诊断中的应用，以电控汽油机转速传感器为例，采集了转速传感器的正常和异常信号，利用小波变换对信号波形进行了滤波和除噪，利用一维连续变换工具计算出正常和异常信号小波变换系数，并提取了故障信息特征参数。结果表明：转速信号的小波变换系数能够判断发动机的断缸故障；转速信号的小波分析结果能对比发动机各缸的工作性能。实践证明，利用小波分析对电控发动机进行故障诊断是切实可行的。     

基于小波分析的股票市场分析

研究股票市场有很多种方法，最经典的是从经济学方面研究，另外还可以从心理学方面研究.随着数学在经济学的研究中发挥越来越重要的作用，在对股市的研究和许多的数学方法也被大量应用，小波分析在诸多领域有着广泛的应用.文章试图用小波分析对股票市场进行分析和预测.     

基于函数逼近的改进SMO算法研究

采用Zoutendijk最大下降方向法,对基于函数逼近的工作集选择方式进行了分析,并进行严格的数学推导.研究指出了目前二次逼近工作集选择策略存在的不足,提出了改进的目标函数,从而进一步完善了基于函数逼近的SMO算法.     

基于小波分析的汽轮机振动故障信号的检测

本文利用小波分析技术在故障信号检测中的应用进行了研究，针对消噪阀值的选取，采用了一种基于非线形浮动阀值的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法，检测结果表明，在故障检测前先对故障信号进行消噪。有利于提高汽轮机振动检测的准确性．     

利用LabVIEW和MATLAB的小波函数采集和处理损伤检测数据

通过LabVIEW直观的图形化界面将用电测法采集到的有缺陷梁的模拟信号转化为数字信号,在LabVIEW中调用MATLAB中小波函数程序,对噪声信号进行消噪处理。结果表明,该方法消噪效果好,为损伤检测的缺陷定位分析打下了基础。     

微操作中显微视频编码时域可缩放性的实现

在微操作中，为了观测微目标的变化过程，需要进行时间域拓展形成显微图像序列．由于微目标变化缓慢，显微图像序列具有极高的时间冗余度，为了提高效率，提出了一种基于三雏小波变换的可伸缩帧映射算法，实现了显微视频在时间尺度上的快速伸缩，为微操作中可伸缩性算法的研究提供了新的解决方案．     

基于结构纹理分解的改进图像压缩算法

用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法.理论分析表明这是分层压缩问题中一种普适的有效策略.从实验结果可以看出,这种处理方式相对于现有的结构纹理分解压缩的方式而言,始终具有一定的信噪比增益,相对于目前的JPEG2000压缩标准及单一的SPIHT、快速小波包变换(FWP)等算法具有一定的优越性.     

基于小波变换的期权市场中的时间价值序列预测

目的试探利用小波变换研究预测期权市场中时间价值序列。方法提出了基于小波变换的期权市场中的时间价值序列预测方法。结果实际分析表明所设计的预测方法是有效的。结论它同传统的预测方法相比较具有较高的可靠性,且有很好的应用前景。     

Problems in wavelet analysis of hydrologic series and some suggestions on improvement

Applying the wavelet theory and methods to investigate the hydrologic processes such as precipitation and runoff is a hot field. However, several aspects in research are usually ignored: the effect of admissible condition of wavelet functions and the disturbance of noises for the detection of periods, the effect of the length of a hydrologic time-series on the final result, and the choice between the anomaly and the original time series for wavelet analysis. In this paper, these issues are fully discussed. Precipitation data from Lanzhou Precipitation Station are taken for case study. The result indicates that in the wavelet analysis of hydrologic series, denoise methods should be used to eliminate the influence of noises. The MexHat wavelet function satisfies the admissible condition, which ensures that the periodic properties of hydrologic processes can be well represented by using the MexHat wavelet for decomposition. The affected range of hydro-logic series which should be discarded before analysis is given. It is also suggested that the anomaly series should be used to highlight the actual undulation of the hydrologic series.