![隐马尔可夫过程小波变换的参数估计]()
马洪,王茂华[1]2005年在《隐马尔可夫过程小波变换的参数估计》文中进行了进一步梳理作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题.这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过...
![小波分析在股市数据分析中的应用研究]()
杨洁[1]2013年在《小波分析及其对股市的分析应用》文中研究说明股市是一个“高风险,高收益”的市场。如何对股市进行分析是股市存在以来众多学者力图解决的一大难题。传统的股市分析方法有移动平均线法、灰色系统法、神经网络预测法等等,它们在股市分析应用中起到了非常重要的作用。但随着股市数据量日益庞大,噪声...
![基于小波变换的静态图象压缩研究]()
申华[1]2002年在《基于小波变换的静态图象压缩技术的研究》文中研究指明随着计算机多媒体技术的不断发展，人们期望更高性能的图象压缩技术的出现。出于图象存储和图象通信的考虑，良好的图象压缩技术不仅能够实现高压缩率和高保真度，还应该满足诸如渐进传输、图象渐现等网络应用的需要。本文首先综述了图象压缩理论...
![连续小波变换及其应用]()
姚胜利[1]2007年在《地震信号的小波去噪方法研究》文中研究说明提高地震资料的信噪比是地震信号数字处理的重要任务，因此地震资料去噪方法的研究一直是地震勘探领域的研究热点。随着数字信号处理技术的发展，很多优秀的去噪方法涌现出来，如何结合地震资料的特点，运用合适的去噪方法来提高地震资料的信噪比，具有重...
![小波分析与信号奇异性]()
陈载宇[1]2014年在《基于匹配小波变换的信号奇异性与去噪应用研究》文中提出小波变换作为一种新的信号处理方法,由于其在时域和频域都具有表征信号局部信息的能力,所以在现代信号分析中有着广泛的应用。在工程应用中,小波分析最重要的一个问题就是小波函数的选择问题。这是因为小波变换中的小波函数不唯一,具有多...
![样条小波变换多尺度图像边缘检测]()
梁艳[1]2008年在《基于B样条小波变换的图像边缘检测技术研究》文中研究表明图像的边缘体现了重要的景物结构,往往携带了一幅图像的重要特征信息。边缘检测主要用于图像处理、机器视觉和模式识别中,是至今未得到圆满解决的经典技术之一。因此,寻找一种适用于多种图像且抗噪性能较好的边缘检测方法,成为一个亟需解...
![基于小波变换的去噪方法及其应用研究]()
朱华[1]2007年在《小波分析及其在信号降噪中的应用研究》文中研究说明信号与信息处理是信息科学中近二十年来发展最为迅速的学科之一，信号处理主要包括：信号去噪、特征提取、边缘提取。信号去噪是信号处理中最为常见的，经典的信号去噪方法如纯时域法、纯频域法、Fourier变换、加窗Fourier变换等各自...
