基于小波分析对地面电场信号的去噪及闪电信息提取

基于小波分析方法,通过对7种小波函数在误差控制和阈值方法选取上的对比,参考信噪比及均方误差等计算结果,选取了较为合理的Rigrsure阈值分析方法和sym5小波函数作为地面大气电场信号的去噪处理方法.该方法不仅能够较好地对电场信号波形平滑处理,降低电场波形中噪声信号的叠加度,还可保留闪电引起的电场的快速变化.在此基础上,利用差分计算方法实现了对闪电信号的自动识别,引入了总闪电频数误差及分时段闪电频数与人工分析结果的相关系数等2个参考量来选取差分计算方法中电场差分阈值,通过该方法可以实现闪电频数和极性等有关信息的提取.     

经济时间序列分析的新方法

2003年诺贝尔经济学奖授予美国经济学家恩格尔(Robert F.Engle,1942-)和在美国工作的英国经济学家格兰杰(Clive W.J.Granger,1934-),以奖励他们对于分析经济时间序列的方法上的贡献.     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

SWOT模型分析方法在天津电力发展战略中的应用

面对激烈的市场竞争和复杂多变的社会环境，确定企业的战略方向已成为企业经营管理的首要任务。本文采用定性分析与定量分析相结合的方法构造了一个用于制定企业战略的SWOT战略分析模型，并结合天津电力公司发展现状，应用此模型分析确定了天津电力公司所应采取的发展战略。     

基于小波的图像隐藏方法在信息安全中的应用

随着信息时代的到来,互联网和多媒体技术迅猛发展,数字多媒体信息在网上传播越来越便捷,同时也带来了信息安全的隐患问题。小波变换具有良好的时频特性且小波的多分辨分析与人眼视觉特性是一致的。在小波域对图像进行分解,可以根据HVS特性更好地隐藏信息,解决信息安全的问题。     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。     

电气制图国家标准图形符号的巧用

电气制图国家标准《电气简图用图形符号》GB4728基本图形符号在电路图中都是按没有通电和没有外力作用时的开闭状态画出的,不便于分析电路工作状态的变化。在不影响原有图形符号含义的基础上采用一些辅助符号,反映元件状态随电路状态变化而变化,并与其它方法结合,能够深入详细分析电气控制电路。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

小波分析在1-10TeV宇宙线气象效应研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASγ阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行周期分析,发现了气象参量,包括观测面处大气压和室外温度的日变化和半日变化.接下来的关联分析表明:宇宙线流强的周期变化与气压和温度的周期变化显著相关.     

Petri网系统的可达性分析

对Petri网系统的可达性问题做了综合性的阐述和分析, 提出了利用能量优化方法来解决可达性问题的方法, 并在此基础上结合计算代数方法和神经计算模型对可达性问题做了进一步的研究. 主要工作包括 1.给出了Petri网到线性空间的映射规则及其可达性的等价性定理; 2.建立了能量优化模型, 将可达性判断化为优化问题; 3.用神经网络来求解能量优化模型; 4. 最后综合了计算代数方法和能量优化模型的优点给出一个基于计算代数和神经计算的方法. 作者提出了一种利用基于硬件的大规模并行的神经计算来代替基于软件的串行的数字计算的可达性判断的解决方案.