一种降低正交频分复用调制信号峰平比的融合方法

提出了一种降低峰平比(PAPR)的融合算法,该算法在发射端对正交频分复用(OFDM)调制信号进行两次降低峰值处理,因而降低PAPR的能力远远优于常规的选择性映射法和压扩法,而该新方法传输信号的性能与压扩法相当。     

西宁近48a来气温变化的多时间尺度分析

利用Morlet小波分析了1954￣2001年西宁市年平均气温距平时间序列的小波变化特征,揭示了气温变化的多时间尺度结构,分析了其中存在的主要周期振荡和突变点,并与功率谱分析结果进行比较。结果表明:西宁市年平均气温存在多时间尺度的周期变化特征,西宁市年平均气温存在3.5a,准11a和准24a的主周期。西宁市的气温变化存在着明显的多时间尺度,即年代际尺度和年际尺度的周期性变化,20￣32a时间尺度具全域性外,其它尺度的局部化特征则很强。西宁市的气温变化还显示出突变点分布和及其位相结构。21世纪初西宁市年均气温还将处在一个偏冷期。通过功率谱和小波变换方法在诊断气温变化上的应用,得出功率谱在诊断气温变化中一些缺点,而小波变换方法能分析气温序列随时间变化的多层次结构,功率谱分析方法由于自身原因难以做到这一点。     

基于小波网络的上证指数预测实证分析

本文利用小波分析与神经网络构造的小波神经网络模型,对金融时间序列上证指数进行预测。将预测结果与实际值进行比较,结果表明,小波神经网络方法预测效果优于传统神经网络模型。     

基于多分辨分析的股市与债市溢出效应研究

运用多分辨分析研究我国股市与债市溢出效应,对两市收益率序列作信号分解,分解为高频信号和低频信号,比较各层信号占原始信号的能量比发现,股市高频信号占原始信号的能量比远大于低频信号,而债市高频信号和低频信号所占能量比基本持平,从而说明了我国股市主要受短期因素影响,波动较大,而债市波动较小。高频信号的Granger因果关系检验表明,股市与债市之间存在溢出效应,但溢出效应是单向的,即只存在股市向债市的溢出效应,这与债市作为金融市场的避风港有关。     

基于小波神经网络的高阶CAPM实证研究

本文在传统CAPM的基础上,引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势,使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明:就上海股市而言,12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险,而12只小盘股不能充分化解非系统风险,存在所谓的规模效应;训练后的网络预测显示,高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM,在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中,加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。     

小波分析及其在股市中的应用

小波分析由于具有良好的时空频率变换特性,适合于对非平稳数据的分析,因此被广泛应用于股票市场。本文旨在分别阐述小波分析在股指教据分析和股市趋势性分析两个方面的应用＇从而提高对股市的预测和分析能力,并为投资者决策提供科学的依据。     

基于自适应改进LMS算法形态滤波的故障信号分析法

<正>为了提高电网运行的安全性与稳定性,电网系统故障信号分析处理方法一直是电网科研工作者研究的重点与热点。从最开始的傅里叶变换法和小波分析法,再到近几年热门研究的数学形态法,都体现了信号处理的研究热潮。傅里叶变换只能对信号进行频域上的分析,而在时域上没有任何分辨能力。小波变换最显著的特点是     

基于灰色关联度的小波阈值方法及应用

本文运用灰色关联分析办法对小波系数进行了阈值处理,得出了一种基于小波分析理论的新的阈值法。实验结果表明,该阈值法与已有的阈值法相比,在信号的光滑性和相似性两大准则上都有了很大的提高。根据不同信号的特性,它能很好的处理抑制噪声和保留信号细节两个问题,并取得良好的效果。     

基于小波的窄带通信干扰抑制研究的探讨

窄带干扰(NBI)对直接序列扩频通信系统(DSSS)的破坏性很强,当有强窄带干扰存在时仅靠系统自身的抗干扰能力很难保证系统高质量的通信,甚至可能造成系统通信中断。因此,研究有效的窄带干扰抑制技术具有重大的实际意义。     

论《电工基础》中的网络等效变换

文章分析了《电工基础》中的电磁现象的规律、应用和电能的传输、分配、控制及转换研究对象,以物理学为基础,数学为工具,分析用电技术的基本概念、基本理论和基本分析方法。