宝坻地裂缝及其氡异常特征

通过对宝坻地裂缝区的水文地质与工程地质条件及地裂缝的时空分布特征分析，认为地裂缝具有集中出现、反复活动、重复致灾的特点，其发生发展与当地大量开采地下水活动密切相关。此外，应用直接测氡法对已经掩埋的地裂缝进行测量试验。＂双峰型＂测氡曲线为地裂缝的探测及其灾害的防治提供了一种有效的新方法。     

采样周期对室内环境氡浓度检测结果不确定度的影响

本文对空气内的氡浓度的测量方法和注意事项、控制标准等实行有效总结,重点对我单位的RAD7测氡仪对于空气内的氡浓度测量中存在的不确定度实行分析和计算,最终指出这一测氡仪达到GB50325-2001时对空气内氡检测方法测量的不确定度要求。     

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。     

基于单片机的居里温度测量研究

介绍了基于单片机的简单、快速的居里温度测量方法,采用感应法测磁场,温度模糊控制器,由单片机实现居里温度的数字化快速测量。     

椭圆半带滤波器及其在小波包谐波分析中的应用

小波包分解因为具有较高频谱分析的精度,在电力系统谐波检测中得到了广泛的应用．但其复杂的计算使它在实时的测量中受到了限制．现提出了将IIR椭圆半带滤波器应用于小波包谐波分析中的新方法,通过研究表明,该算法可以将复杂的计算减少到与快速傅立叶变换（FFT）同等数量级上．仿真和实验结果进一步表明了该算法的有效性．     

在地质勘探的工作中GPS技术代替传统技术时应该注意的问题

在地质的勘探上面运用GPS技术是一项重大的改革，它的使用对于整体质量和效率的提高起到了很好的作用。DPS主要应用在对单一定点导航和相对测地定位上面，而且其中的相对测地则是测绘行业中最为重要的一项技术。GPS技术能够快速的接受和处理相关测绘方面的信息，并且对于一些传统技术很难测量的方面能进行很好的测绘，这使得它在地质勘探工作中拥有这极高的地位，现阶段我国大部分地质勘探活动都在使用DPS技术，使得在测量的过程中效率更高，精确度更好。     

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．     

解析圆曲线坐标及其放样方法

在线路施工测量中，圆曲线测设方法有很多，通常采用偏角法或切线支距法。文章提出一种方法，即在已有道路规划坐标或无道路规划坐标时，计算圆曲线上任意点的坐标，或独立坐标，然后进行坐标反算，按极坐标放样方法，放出曲线位置。     

济南平阴氡温泉成因机理分析

从含氡温泉地质构造背景入手,利用地热调查、井温测量、测试水样同位素等手段,对平阴氡温泉的水源、热源和储集与其赋存地质条件的关系进行了分析,认为平阴氡温泉的水源为大气降水,热源主要为深部地下水对流及放射性元素衰变释放的热量,热储层为太古代泰山岩群变质岩中的构造破碎带及古风化裂隙壳。地质成因模式为:以太古代泰山岩群变质岩的构造裂隙带为主要含水层,以寒武系馒头组页岩、朱砂洞组砂岩为上部隔水层、以太古代泰山岩群致密变质岩为下部隔水层。在补给区大气降水通过岩溶管道、裂隙下渗至含水层,沿深部断裂构造线由南向北径流,径流过程中受地温及放射性元素衰变产生热量的影响,水温缓慢升高,同时地下水可有效溶解围岩中氡等微量元素。     

便携多功能心率计的设计

介绍基于MCS-51单片机的便携多功能心率计的硬件和软件设计，从ECG波形中提取R矩形波，采用R—R间期法，快速准确地测量心率，在测量心率的同时可进行体温判断，克服了传统便携式心率计不能实时监测体温，不可判断可疑高危体温的缺点。     

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。     

氡气场观测数据的统计分析

通过在原状土层中选定测孔进行观测数据的统计分析表明,孔中温度的作用、大气压力的作用、孔中温度与大气压力的交互作用、孔中温度与湿度的交互作用、大气压力与湿度的交互作用及孔中温度、大气压力、湿度三者之间的交互作用对氡气场没有显著影响;湿度对氡气场有显著影响。     

基于小波分析的股指期货套期保值策略

本文基于沪深300股指票指数和股指期货数据,采用小波分析构建套期保值模型,利用有效性指标与传统计量模型估算的套期保值策略进行比较。基于以下几点认为小波分析套保策略最优：（1）小波策略在规避双侧风险略差,但保留大量有利风险,很好地平衡风险与收益;（2）小波策略较为稳健,对样本的依赖程度较小,不同样本区间的划分不影响小波套保策略的效果;（3）小波策略在中短期与短期相比套保效果一致,稳定性强。本文的研究兼顾了套期保值的频度和稳健性,对套期保值效果的考察更为严谨,有助于为市场参与者和监管层提供更科学的套期保值方案。     

Long waves in prices: new evidence from wavelet analysis

In this paper we apply wavelet analysis to study the dynamics of long-term movements in wholesale prices for the USA, the UK and France over the period 1791–2012. The application of wavelet analysis to long-term historical price series allows us to detect long waves in prices whose periodization is remarkably similar to those provided in the literature for the pre-World War II period. Moreover, we find evidence on the existence of long waves in prices also after World War II, a period in which long waves are generally difficult to detect because of the positive trend displayed by prices. The comparison between the long wave components extracted through wavelets and the Christiano–Fitzgerald band-pass filter suggests that wavelets provide a reliable and straightforward technique for analyzing long waves dynamics in time series exhibiting quite complex patterns such as historical data.     

一种基于小波域的盲水印算法

提出了一种基于小波变换后频域系数的特征以及水印图像数据的奇偶性盲水印算法。该算法先将图像进行两级小波变换，根据LL2中数据特点和水印数据的奇偶性在HL2、LH2、HH2嵌入水印。在检测水印的时候，只需要拥有少量数据，就可以完成水印的提取。攻击实验研究表明：此算法具有很好的抗规则剪切、不规则剪切、加噪、压缩的能力，具有很好的鲁棒性。     

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。     

氡气测量影响因素的试验研究

氡气测量结果受地表各种因素的影响，如土壤湿度、测孔中的温度、气候等。一般土壤湿度变化不大时，湿度对测量结果影响不大；当土壤湿度达１００％时，即测孔中有水情况下，取样片的吸附能力大大减弱。通过晴天、雨天、雨后实测试验表明，晴天氡气异常比雨天或雨后天气要明显的多。     

基于小波-BP神经网络的风电场短期风速预测

对风电场风速进行较准确预测可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响。文章将小波技术和神经网络相结合对风速进行短期预测。先对原始风速数据进行小波分解,再针对各小波分量分别建立BP神经网络模型进行预测,最后通过小波重构得到原始风速预测值。仿真结果表明,所提方法能够有效地提高风速预测精度。