中国消费者物价指数预测——基于小波变换与支持向量回归的分析

将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。     

再论中国货币乘数变动规律及其影响因素——基于小波分析方法的研究

小波分析是一种窗口大小固定但形状可变，时间和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。用墨西哥帽型小波对中国1994—2005年第1季度的季货币乘数进行分析，结果表明：中国货币乘数长期趋于上升，周期结构不明显，中期变化周期为准4年，20世纪90年代后期以来短期变化年周期结构趋于明显。而对货币乘数及其影响因子时间序列用db3小波进行多分辨分析与重构，研究发现：短期内，现金比率对货币乘数影响最为显著，准备金率的变动，尤其是法定准备金率影响甚微；中长期上，准备金率对后者的反向影响是显著的，而其他因素则不明显。     

基于小波变换的电能测量方法

该文提出了小波变换在电能测量上应用的新方法，提高了电能测量的精度和速度。直接使用小波变换数据的优点是它提供了与各小波分析级相关的功率、电能的频谱带。即用IIR的多相滤波器组先将不同频率的电压、电流信号分成各小波级，然后将各小波级上的功率和电能进行累加测量出总功率和电能。     

基于小波分析的旋转机械非稳态振动源识别

分析对比了傅里叶变换、Gabor变换和小波变换，以说明小波变换的多分辨率分析特点．同时研究了小波分析方法在旋转机械系统非稳态振动源识别中的应用，包括基于小波分析的振动源信息特征提取．以及源识别结果的修正等．最后在研究小波理论与算法的基础上，利用Matlab语言开发了基于小波分析的旋转机械非穗态振动源识别软件，并利用该软件对转子实验台实测信号进行分析处理．     

二维小波变换在遥感图像中的方法应用分析

对遥感图像分析,去除噪声干扰是遥感图像处理的重点和难点,目的是要尽可能地去除随机干扰,同时要尽量保持我们所需要的图像信息,即尽量减小对有效波的损害。在小波算法中,小波的多分辨率分析特性使之既可高效地描述图像的平坦区域,又可有效地表示图像信号的局部突变。这是小波适合进行图像处理的原因。在遥感图像应用中,采用二维小波变换能够适应信号的时间间隔、频率、域和波速的局部特性,实际应用中去除噪声干扰效果较明显。因此,本文主要阐述用二维小波算法提高对遥感图像进行分析处理的速度和精度。     

基于小波变换的微弱信息去噪处理

根据小波变换的基本理论,白噪声的小波特性来阐述小波变换用于“信号去噪处理”的原理,利用Mallab塔形分解算法进行“信号去噪”的仿真试验,取得了满意的效果。仿真结果证明：在信号分析中,利用小波变换来实现“信噪分离并提取弱信号”是一种非常有效的方法。     

小波分析在宝钢高线活套性能评估中的应用

小波变换已成为现在国际上广泛应用的信号分析方法,它在时域和频域同时具有很强的表征信号局部特征的能力,为控制系统性能评估及故障诊断提供了有效的分析手段。文章简述了宝钢高速线材自动活套控制系统的控制原理及控制过程,介绍了小波变换的基础理论和算法,并对现场实测数据进行分析,对宝钢高线活套控制系统进行了性能评估。     

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。     

小波分析发展及在信号处理中应用综述

介绍了小波分析的产生和发展,主要阐述了小波分析产生以来小波的发展、应用。讨论了小波分析在实际工程中的研究应用情况,对小波分析的发展和研究问题的前景进行了展望。     

国际经济比较新思路

国际经济比较，既存在横向不同货币的折算问题，又存在纵向同一价格的变动问题，国际经济指数综合考虑了物价指数和购买力指数，将时间对比和空间对比有机结合起来，并且，在时间对比中，剔除掉质量指数，更加精确地反映真实的价格变动，因而，我们可以对其进行时间序列分析主统计预测。