一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法），通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率。该算法首先将ECG数据进行离散小波变换，然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化，最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示，该算法压缩比大，信息损失小，能够较好地恢复原有的信号。     

BP神经网络结合小波处理在城市扩张预测中的应用——以长沙市区为例

研究目的预测城市扩张规模,从而为合理调控城市建设用地扩张提供决策依据.研究方法通过Granger检验提取城市扩张的驱动因子,利用BP神经网络结合小波处理对建成区扩张趋势进行预测.研究结果未来几年长沙市新增建设用地数量将呈递增趋势,以年均约27 km2的速度扩张.研究结论与GM(1,1)模型及回归模型预测方法相比,BP 神经网络结合小波处理的预测精度最高.其预测结果可为城市制定相关的政策提供科学依据.     

小波变换在图像压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向.作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域.本文试图从工程和实验角度出发,较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用.     

多分辨高阶矩系统风险测度与定价模型研究

为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM研究中。利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义,基于此给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamm a、Theta的计算方法和多分辨CAPM,并从行为金融理论出发给出了多分辨高阶矩CAPM的金融背景解释。实证结果支持多分辨系统风险假说和多分辨高阶矩CAPM的成立,为构建动态投资组合分散金融风险的动态影响提供了证据。     

基于小波变换的电能系统干扰信号鉴定

该文介绍了用小波变换法检测和定位电能系统的干扰信号的方法。分析了这种方法在瞬态和稳态情况下检测和定位干扰信号的优点。同时进行了实验和仿真验证。     

小波在经济数据分析中的应用

经济数据作为一种时间序列，和小波分析中的信号具有相同的特性。因此，完全可以将经济时间序列看成经济信号，应用小波进行实际经济分析和预测。     

基于二进小波分析的电力系统瞬态信号研究

在多分辨率分析的基础上,采用二进正交小波变换对电力系统暂态信号进行了分析.将信号分解成许多细节部分和平滑部分(分别是信号的高频部分和细节部分),通过分析信号在各个尺度下的细节部分,从而可以对暂态信号的时域和频域进行定位.实验结果证实了方法的有效性.     

我国证券市场经济混沌探测研究--一种基于小波变换的噪声处理

经济时间序列的变化有长期趋势变动、周期变动以及日常细微波动(噪声),噪声的存在有时会影响系统的分辨率、稳定性,甚至会淹没正常信号。利用小波变换对上证指数和深成指的日收盘价序列进行去噪处理,用去噪后的日收盘价序列计算出日收益率序列,仍能较好地保留序列自身固有的特性,这种方法能满足探测我国证券市场的混沌性所需要的大样本、低噪声的要求。     

小波变换在检测电能质量扰动中的应用

小波变换在电力工程应用越来越多,它的瞬时信号的时间局部化分析能力是众所周知的。多分辨率特别适合瞬时特征增强,这使它在对电力扰动检测中应用成为可能。与傅里叶变换不同的是,小波变换的多分辨率分析能精确地提供干扰信号的发生时间,不同分解层次还有对干扰信号进行分类的能力。本文用图表和实验对此作以证明。     

基于小波神经网络的企业技术创新能力模糊综合评价

在对企业技术创新能力系统进行分析的基础上,建立了企业技术能力评价指标体系并提出了基于小波神经网络的综合评价方法,采用模糊综合评价法生成评价样本集。仿真试验表明该方法用于企业技术创新能力综合评价的有效性与准确性,为企业技术创新能力的评价研究提供了一种新的模型。