风险中性过程的非参数估计

无套利定价理论说明，任何衍生证券定价都可以在基础资产价格(或收益)的风险中性过程基础上进行，而且方差函数的估计是估计风险中性过程的关键问题，由于方差不可观测，采用特定的参数模型将是危险的。本文主要讨论时间序列模型下条件方差函数的非参数估计，对核估计和局部多项式估计给出确定窗宽的M-图方法，并给出时间序列模型下衍生证券定价的风险中性调整方法，最后作了模拟计算。     

一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

浅议"对称"

世界是丰富多彩、千差万别的．但众多的物理大师们却说：一切事物规律都是“对称的”．在物理思想中，对称性像基石似的重要．各种事物都具有对称性，它常表现在两个方面，一是体现在物理规律中的对称性；如伽利略相对原理；爱因斯坦相对论；宇称原理等．另一个是体现在数学形态上的对称性．如镜像对称；旋转对称等．本文将浅议一下物理学中的对称．     

变系数(2+1)维Broer-Kaup方程的精确解

利用齐次平衡原则,导出了变系数(2+1)维Broer-Kaup方程的B?cklund变换(BT),并由该BT,求出了(2+1)维Broer-Kaup方程的各种形式的精确解.     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

枸杞产地的红外指纹图谱与聚类分析法研究

本文首次采用傅里叶变换红外 (FTIR)光谱法并结合SMICA聚类分析法对不同产地 :宁夏玉西、宁夏中宁及内蒙古托克托旗的枸杞进行了聚类分析。结果表明 ,聚类分析技术对来自不同产地的枸杞可进行鉴别 ,该法快速、准确 ,为客观评价中药材的来源提供了一种新的方法。     

Spatial Characteristics of Head-Related Transfer Function

The spatial characteristics of head-related transfer functions (HRTFs) are studied by a spatial Fourier analysis.A law of the HRTF spatial sampling in different elevation planes is obtained, and the corresponding spatial interpolating method used to recover the continuous HRTF is proposed. The method is valid, for the average error between the measured and interpolated HRTFs in the horizontal plane is about 0.5%. These results provide guidance for the discrete spatial measurement of HRTFs.     

光学傅氏变换离焦近似及对解卷积的应用

本文研究了光学傅氏变换的离焦近似问题,导出了使傅氏变换关系近似成立在光学上所需要满足的离焦条件,并以此为基础,提出用离焦谱平面方法对电子显微照相图象进行解卷积处理,使得光学解卷过程大大简化。实验得到了满意的结果。 关键词：     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.