一种基于二进小波变换的自适应滤波方法

根据信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征，将相邻尺度二进小波变换值的相关量进行归一化处理并与小波变换值比较来判断信号与噪声，以噪声在各尺度的方差作为终止迭代的标准，提出了一种基于二进小波变换小波域选择噪声的自适应滤波方法。研究了模拟信号的去噪过程、半峰宽和信噪比对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛细管电泳信号去噪前后的结果进行了比较。实验结果表明：由于该方法具有良好的自适应性和显著的滤波效果，必将得到广泛的应用。     

小波变换及其在化学中的应用

简介了小波变换的原理，综述了从１９９２年到１９９８年９月小波变换在化学中的应用。引参考文献６５篇。     

二进小波神经网络用于示波计时电位测定

提出了二进小波神经网络的结构及算法，并用于单组分和多组分示波计时电位信号的浓度计算。在二进小波神经网络中选用了Morlet母小波和修理的误差反传前向神经网络。探讨了二进小波神经网络中的中小波基个数，初始学习速率因子和动量因子等参数对网络预测结果的影响。结果表明：二进小波神经网络对双组分和单组分示波计时电位信号中去极剂浓度的预测均有很好效果。     

小波变换用于示波信号中有用信息提取的研究

示波分析是近年来在我国发展起来的一个新的电化学分析研究领域［１～４］．它根据阴极射线示波器荧光屏上示波图及其变化进行分析测试,从原理上可以将其分为示波电位法和示波计时电位法;从测定方式上可以将其分为示波滴定和示波测定．关于示波电位法的一些理论问题（如...     

小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定

小波变换与神经网络的结合是化学计量学中一个十分活跃的研究领域。作者介绍了小波变换与神经网络的两种结合方式——辅助式结合和嵌套式结合,并将二者用于单组分示波计时电位信号定量计算的比较。结果表明：辅助式结合训练次数少,预测误差小;小波神经网络计算的自动化程度高,计算结果明显优于传统的人工神经网络。     

小波系数区域相关阈值滤噪方法研究

报道了一种基于小波分析的新的滤噪方法小波系数区域相关阈值滤噪法的基本原理 ,并将其用于模拟信号与含噪色谱信号的滤噪研究。系统的描述了该方法的滤噪过程 ,讨论了相关运算区域大小、软硬阈值法、信号的频率、信噪比对滤噪结果的影响。对高效液相色谱信号的滤噪结果表明 ,该方法在保留信号的特征信息的同时能够有效地滤除信号中的噪音     

化学计量学在毛细管电泳中的应用

综述了最优化方法，多元校正方法、人工神经网络、曲线分辨、信号处理等化学计量学方法在毛细管电泳分离分析中的应用，展望了化 社量学在毛细管电泳中的应用前景，引用参考文献55篇。     

利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究

根据毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在较大差异的特点，提出了一种利用二进样条小波模极大值法去噪的方法研究了信号的半峰宽、不同信噪比以及阈值的选取对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛经电泳信号去噪前后的结果进行了比较，实验结果表明，该法能效地消除谱带较宽的毛细管电泳等信号中存在的噪声。     

小波变换在差分脉冲伏安法数据处理中的应用

本文根据小波变换不改变信号线性关系的性质，用ＤＯＧ小波函数处理了Ｃｕ－ＫＮＯ３中Ｃｕ＾２＋的差分脉冲伏安法实验数据，结果延长了测定的线性范围。     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定。通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度。用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意。对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络。