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。     

基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法

针对振动信号非线性、非平稳性导致的故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于多小波包排列熵和流形学习的故障特征提取方法。首先,利用多小波包分解方法得到故障信号的多维多小波系数,通过计算排列熵初步提取了各个小波系数中的故障特征信息;然后利用局部切空间排列(LTSA)流形学习方法对多维特征信息进行处理,在有效降低信息冗余度的同时,提取了其中主要的故障特征;最后利用支持向量机(SVM)对滚动轴承正常、外圈、内圈和滚动体故障实测信号进行故障模式识别试验。结果表明,该方法可以准确地识别出轴承不同的故障类型,并且在提取故障特征准确性方面要优于传统的单小波包方法和主成分分析(PCA)方法。     

基于小波变换的机织物高密度检测

针对目前高密度机织物密度自动检测算法测量精度较低的现象,提出在三原组织织物密度自动检测过程中,利用小波变换的分解与重构特性分析预处理后的织物图像,对分解的子图像进行二值化、平滑处理来提取纱线周期性特征 参数,统计二值图像中黑白循环更替次数来确定织物经纬密度。为提高密度检测精度,采用分区域平滑减小了斜纹纹路的影响;通过缎纹织物图像反面获取纬纱信息消除缎纹组织织物浮长的影响;运用形态学滤波去除因高密度织物上纱线毛羽导致平滑过程中出现的细条块。实验结果表明：该方法检测误约为1.00%,测量精度较高,具有一定的实用参考价值。     

波前滤波小波函数的理论分析和构造方法

从惠更斯-菲涅耳的衍射理论出发．分析了受限孔径衍射相当于波前滤波．以夫琅和费单缝、圆孔为例．得到了小波在波前滤波时应满足的条件．并给出了满足波前滤波条件的小波的构造方法．     

一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

基于小波神经网络的S&P500短期走势预测

将小波神经网络应用于S&P500短期走势预测,应用从1998年3月20日至1999年4月26日S&P500的每周数据,建立小波神经网络预测模型.训练后的小波神经网络不仅能准确地拟合S&P500的历史数据,而且能较精确地预测未来的短期走势.结果表明S&P500的小波神经网络预测模型比神经网络模型更为优越.     

应用“dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号.本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究.     

白城市盐碱地分布区气候特点的小波分析

通过对白城市盐碱地分布区近35年的气温和降水数据的分析,运用小波分析得出盐碱地分布区的35年气温和降水震荡特点:气温全年均值的变化稳定,生长季气温均值相对稳定,在10年变化尺度上基本没有震荡特征出现;降水全年数值的变化不稳定.     

基于小波方法的企业发展水平预测

通过对企业单一指标进行选取、量化、标准化与合成处理,建立了企业发展水平指标,并利用小波方法对企业发展水平进行了分析和预测,得到了较好的效果,同时通过大量的研究试算,预测了某具体企业的企业发展水平。