基于CEEMDAN-EBA我国碳排放交易价格影响因素分析

本章以上海市碳排放交易所公布的碳价数据为样本,使用改进的CEEMDAN方法及小波变换将碳价序列分解并降噪,运用极值边界模型对各因素的影响程度进行分析.分析结果发现:市场内在和外在机制均对碳排放权价格产生显著影响.从市场内在机制来看,能源价格对碳价存在较大的影响,而市场外部环境中,经济发展水平、欧盟碳交易市场CER期货价格以及人民币对欧元汇率均显现出稳健性的影响.     

利用双正交小波变换优化G3-PLC系统性能

为了提高G3-PLC(G3-Power Line Communication)在复杂信道环境下通信的可靠性，提出了基于双正交小波变换的正交频分复用（Discrete Wavelet Transform-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,DWT-OFDM）。通过双正交小波变换减小复杂信道环境下G3-PLC通信系统中OFDM载波间干扰，并通过合理减少循环前缀，优化传输效率，降低峰均比。在DWT-OFDM的G3-PLC系统中，通过不同小波基性能分析与对比，利用bior6.8双正交小波基进行系统性能优化。将DWT-OFDM的G3-PLC系统在实际电力线噪声库环境下进行实验分析，仿真结果表明，在平均误码率为10-3量级时，性能有5 dB左右提升，通信效率由40%提高至54%；结合限幅法，峰均比由11 dB降低至8 dB，通信性能极大优于基于FFT-OFDM的G3-PLC系统。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）通常用于图像的表示。然而，对于具有不规则形状边缘的图像，尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像，DWT却很难有效表示，进而影响后续去噪效果。针对该问题，提出了一种基于图形小波变换（Graphic Wavelet Transform，GWT）的图像去噪方法。首先，将图像表示为图形信号，并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵；然后，设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法，在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明，与常用的图像去噪方法相比，所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）作为客观指标，结果表明，采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

小波域抑制多音干扰的扩频接收机

利用小波包理论提出了一种快速、准确地识别并且抑制多音干扰的有效方法。该方法利用小波包理论将多音干扰的各条谱线逐个定位，然后通过功率谱分析的方法来识别多音干扰的存在区间，最后将被干扰污染的区间逐个切除并反向重构接收到的信号。实验证明该方法的误比特率性能在强干扰时要优于以前的FFT域切割法。     

基于小波的黄金和白银期货价格波动分析

本文采用小波变换分析方法对黄金和白银期货价格进行小波多分辨率信息提取,然后分别对黄金和白银相同尺度下的波动项进行脉冲响应和格兰杰因果检验,.由此得出不论在短、中、长期黄金期货价格都会影响白银期货价格,这个影响时间随时期不同而变化.     

一种基于Gabor小波和LBP的服装图像检索方法

在网页中的服装图像难免会有褶皱,而褶皱所构成的纹理不是提取所需的纹理,因此提取的纹理特征并不能很好的对服装图像进行表述;同时基本的LBP算法提取的纹理特征太过于细微,款式的纹理与构造,都是一些比较低频的粗糙纹理,这两种现象的存在极大地影响了检索算法的准确性,为了提高纹理特征在服装图像检索中的准确性,文章提出了一种通过Gabor小波去除褶皱和改进的LBP纹理特征提取以提高服装图像检索精度的算法。实验表明,改进后的算法比已有的算法有更好的检索效果。     

基于小波分析的资本资产定价模型

小波分析是在应用数学的基础上发展起来的一门新兴学科,经过数十年来的飞速发展,小波分析理论已经被广泛运用于各行各业。本文在借鉴国内外关于小波分析理论在金融领域应用的基础上,将小波分析应用于资本资产定价模型(CAPM模型)中,从上证50指数中,挑选了其中5只股票,分析在不同时间尺度下,个股以及资产组合的市场风险。通过计算不同时间尺度下的β值,我们发现,对于个股以及资产组合,其系统性风险具有多期性结构。     

基于小波的多尺度图像处理及其在纸浆纤维检测中的应用研究

从社会产业技术发展的层面来看，随着图像处理技术的不断升级，纸浆纤维检测环节工作的操作质量也较以往有所改善。实际上，这与基于小波的多尺度图像处理方法的选用有着直接的关联。小波多尺度边缘检测的原理较为科学，即将小波的多尺度因子与不同方向上的梯度连写起来，使其在梯度大的方向采用小尺度的因子，从而突显出较强的图像边缘细节的保持特性。本文就基于小波的多尺度图像处理的过程及其基本情况进行论述，结合具体的使用范围挖掘此种多尺度图像处理模式在纸浆纤维检测中的具体应用实效，以期为该领域实践带来有益的借鉴。     

基于小波变换的图像处理综述

小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。