LMSV模型波动的长记忆与相关性的小波分析

本文提出了LMSV模型的波动自相关函数的定义,将小波分析方法引入到LMSV模型的建模研究中,提出了基于最大重复小波变换(MODWT)的不同尺度下的LMSV模型,并进一步讨论了不同尺度下的波动自相关函数的性质,并用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行建模,对在同一尺度和不同尺度下的长记忆性与相关性进行了实证分析。     

小电流接地系统单相接地故障的行波选线研究

为了克服传统选线方法原理复杂,可靠性低,利用实小波变换处理行波信号的缺乏相位信息和平移敏感性的缺点,在对小电流接地系统发生单相接地故障后各线路电流初始行波的故障特征进行分析的基础上,通过从电流互感器二次回路提取故障电流行波信号,利用双树复小波变换得到的相位信息和幅值信息进行故障选线,原理简单,适于在线分析.通过仿真验证了此选线方法的准确性和可行性.     

基于多分辨分析上证SV-M模型的实证

为了有效揭示上证不同交易周期收益率与波动的关系,文章采用极大重叠离散小渡变换,将收益率分解在不同的交易周期上,建立各自SV-M模型,考察各周期收益率与波动的关系及其他参数随交易周期的变化情况.实证表明,不同交易周期,收益率与渡动的关系存在明显差异;且随交易周期的增长,收益率的相关性及波动持续性逐渐增强.     

随钻声波测井数据实时压缩算法

针对随钻测井信号低传输速率特性，结合随钻声波测井时数据量大的实际，研究了波列数据实时在线压缩算法。在分析随钻声波测井信号特征的基础上，建立了基线和波形相结合的分段压缩     

基于小波神经网络的油泵故障诊断

依据小波神经网络技术的各种优点，提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型，对油泵进行故障监测和诊断。该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理，对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果，不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能，而且操作维护简便。研究结果表明：信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径；对油库安全维护与故障诊断具有重要意义。     

基于傅立叶和小波变换的非稳态谐波分析

电力系统信号中既含有稳态谐波分量又含有非稳态态谐波分量.本文结合傅立叶变换和小波变换的优点,提出了傅立叶—小波综合谐波分析方案.通过对具体模拟信号的仿真,验证了该方法具有可行性.     

关于二维小波函数的进一步探讨

对二维小被函数作了进一步分析，讨论了二维频率响应的计算，将二维尺度函数用乘积空间中勒让德正交多项式展开，得到了一些可喜结果。     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

中国股票市场收益及波动的长记忆特性

文章主要利用经典对数周期图法、修正对数周期图法以及小波分析的方法对我国股票市场中指数及个股的日收益及波动序列的长记忆特性进行了实证研究。研究结果表明:在0.01的置信水平下,指数与个股的日收益序列均无长记忆,但指数收益序列的记忆长度比个股收益序列的记忆长度长(上海汽车除外),以日绝对收益序列和绝对收益偏离序列为代表的波动序列则具有较强的长记忆性(雅戈尔除外)。     

暂态电能质量分析中的小波算法及应用

针对当前电力系统存在的暂态电能质量中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,提出了基于C语言的小波算法检测暂态电能质量的方法.研究结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的发生时刻进行准确定位,并可利用相应控制系统有效改善电能质量.