小波分析简介

近年来，小波的研究已成为数学家，理论物理学家和工程学家们密切关注的热点之一，在数学家眼中，它被认为是调和分析即现代Ｆｏｕｒｉｅｒ分析这一重要学科发展新阶段的标志；在其它科技领域，特别是信号分析、图象分析、量子物理和非线性科学等部门，它被当作是近年来工具和方法上的重大突破。《ＩＲＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｒｏｙ》１９９２年３月号专门出了一期小波分析及其应用的专     

一类基于小波基函数插值的有限元方法

在分析具有大的梯度问题中,将具有紧支集的小波基函数引入到传统的有限元插值函数的构造中,对传统的插值方法进行修正。对新的插值模式进行了数值稳定性（解的唯一存在性）分析并通过分片分析讨论了解的收敛性,新的插值模式所引入的附加自由度通过静力凝聚法来消除,最后得到了基于变分原理的小波有限元列式。     

多元小波变换及L^2（R^p）框架

提出了一般形式不可分离变量的多元小波变换,通常的小汉变换只是本的特例,进而相应地构造了多元小波框架以及多元函数小波框架展开式。     

一类小波的正则阶估计

１引言我们知道,一个可生成Ｌ２（Ｒ）中的多分辩分析的尺度函数（ｘ）满足双尺度差分方程（１）式的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换为其中（ω）是函数（ｘ）的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换,而叫做小波的共轭滤波器（简称滤波器）,它满足若将滤波器Ｈ（ω）设成则条件（３）成为可形式地写出Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ［１］给出了（６）式无穷乘积收敛的条件．她还针对Ｆ（ｚ）为多项式情形（此时称滤波器为多项式滤波器）,给出了产生紧支小波的方法并给出了正则阶估计［２］．在［３］中,作者给出了小波分式滤波器的定义（即（４）式中Ｆ（ｚ））是实系数有理…     

小波尺度函数计算的广义高斯积分法及其应用

对于小波尺度函数变换的分解系数的积分运算建立了以尺度函数为权的广义高斯积分方法的运算格式．借助于样条函数,证明了其广义高斯积分随小波分解水平（resolutionlevel）指标的上升而收敛．在此基础上给出了以小波尺度函数变换重构或逼近任一函数的显式解析式,并对具有函数算子、微分或积分算子的运算给出了变换规则．这对于求解复杂非线性方程（组）是一种强有力的工具．最后给出了用该文方法求解非线性二点边值问题的算例．     

小波分式滤波器

1．引言用小波处理实际问题时，对称性具有重要的意义．如果小波不具有对称性，则在信号重构时可能导致失真．我们知道，用多项式滤波器构造的正交小波不具有对称性，这是一个重要的缺欠．本文讨论了分式滤波器，它作为多项式滤波器的最自然的推广和进展，且包含了B样条小波滤波器，可随意构造出对称性小波函数，对实际应用提供了有意义的构造性方法．在小波计算中，为了回避hllrl＊r逆变换，人们通常喜欢用Mdl时算法山，即对尺度函数方程为造迭代格式为了得到迭代收敛（n。、v）条件，通常把滤波器其中以及时，迭代格式（2）逐点收敛于尺…     

小波分析在测试信号分析中的应用

本文给出了小波的基本原理和构造方法以及小波分析的快速算法，将小波分析方法（ＷＡＭ）引入到非平稳冲击信号的分析中，作为小波分析应用实例，对汽车齿轮箱的断齿测信号进行了分析，给出了分析结果     

多频率多函数小波

本文把通过方向多分辨分析构造的由一个函数生成的多频率小波推广到由有限个函数生成的多频率小波，给出由n2j1 j2个函数φ1,…φn,ψ1,…ψn(2j1 j2-1)的平移生成Vj(l)空间的Riesz基的充分必要条件．     

带小波函数的Cauchy主值积分的数值计算

1 引言 众所周知,小波方法在信号处理和图像处理方面发挥了举世瞩目的成就。近年来人们研究小波方法在数值分析方面的应用。期望在数值求解微分方程和积分方程方面发挥良好的作用。本文研究带有小波函数的Cauchy主值积分 的数值计算方法,其中Φ(x)是紧支撑的尺度函数。这是数值求解积分方程的核心问题之一。 1.l 多分辩分析 空间L~2(R)中的一个多分辩分析是这样的闭子空间列{V_j},它满足下列条件 1) 2) 3) 4)存在尺度函数,使构成V_o的Riesz基,从而也存在序列使满足双尺度方程     

小波变换及其应用

科学技术的迅速发展使人类进入了信息时代。在信息社会中人们在各种领域中都会涉及各种信号 (语音 ,音乐 ,图像 ,金融数据 ,…… )的分析、加工、识别、传输和存储等问题。长期以来 ,傅里叶变换一直是处理这方面问题最重要的工具 ,并且已经发展了一套内容非常丰富并在许多实际问题中行之有效的方法。但是 ,用傅里叶变换分析处理信号的方法也存在着一定的局限性与弱点 ,傅里叶变换提供了信号在频率域上的详细特征 ,但却把时间域上的特征完全丢失了。小波变换是 80年代后期发展起来的新数学分支 ,它是傅里叶变换的发展与扩充 ,在一定程度上克…     

重特征值敏度的数值计算

一个结构系统的设计,往往归结为下述代数特征值问题:其中A(p)与B(p)为n×n实解析的对称矩阵,B(p)正定,λ(p)是特征值,x(p)是相应的特征向量. 设λ_1是问题(1.1)在点p=p~*的r重特征值,即存在矩阵X=(X_1,X_2)∈R~(n×n),     

区间上的双正交小波的一种构造方法

小波分析是近十几年来十分热门的课题,早期的小波都是定义在无穷区间上的．而实际问题常常是有限区间,常用的方法是将有限区间上的数据向区间外延拓,但这样做容易产生边界误差,如何构造区间上的具有良好性质的小波,如光滑性、对称性等是非常有意义的．在文献［２］中,Cohen,Darbechies与Vial在总结了构造区间周期小波,折叠小波等方法的基础上,提出了一种新的构造方法,并把无穷区间上的Daubechies小波改造成区间上的Daubechies小波．但是,Daubechies小波没有对称性,光滑性也差．本文用类似的方法把无穷区间上的双正交小波改造…     

Jacobian系数矩阵分裂法与气动方程的数值计算

前言 七十年代中期,人们多采用显式方法数值求解可压缩的Navier-Stokes方程.这种方法简单易解,但由于稳定性对时间步长的限制,使得求解所需机时颇多.在求解定常问题时,数值求解过程可以与真实的物理发展过程不对应,人们可以根据需要而改变求解过程,以达到加速收敛的目的.Allen和Cheng就是根据这种思想计算了近底部分离流动.为了达到加速得到定常解的目的,很多人采用在不同空间点上取变时间步长的方法.在[5]中,当调节因子取标量形式时,相当于取变时间步长的方法.如果调节因子或算子放大修正系数取矩阵形式,则可得到更快的收敛速度.Beam和Warming在[7]中提出了一个非迭代的隐式方法,并在空间坐标方向上利用近似因式分解,大大提高了隐式格式的使用效率.Steger和Warming在[8]中详细介绍了流通量分裂法.1985年,MacCormack在[9]中改进了自己在[10]中提出的二步隐式方法.作者在[11]中也用流     

小波在股市数据分析中的应用

本文把股票日收益率时间序列看作一维时间信号 ,构造了新的小波母函数作为滤波器 ,对此时间信号做滤波处理 ,消除了数据的奇异性 ,从而可以宏观地预测股票日收益率走势 .     

a尺度正交小波的Mallat算法

本文研究了a尺度正交小波的Mallat算法,利用a重多分辨分析,得到了正交小波的分解与重构算法,给出了Haar小波的Mallat算法的矩阵表示,并简化了计算.     

CONSTRUCTION OF COMPACTLY SUPPORTED BIVARIATE ORTHOGONAL WAVELETS BY UNIVARIATE ORTHOGONAL WAVELETS

After some permutation of conjugate quadrature filter, new conjugate quadrature filters can be derived. In terms of this permutation, an approach is developed for constructing compactly supported bivariate orthogonal wavelets from univariate orthogonal wavelets. Non-separable orthogonal wavelets can be achieved. To demonstrate this method, an example is given.     

使用基样条构造多分辨率逼近及小波

我们首先介绍了Ｂ－样条及基样条，然后用ｍ阶的Ｂ－样条Ｎｍ（ｘ）生成一个Ｌ＾２（Ｒ）中一个比例为ｒ的多分辨逼近，而且用（ψｔ（ｘ）＝Ｌ＾（ｍ）２ｍ（ｒｘ－ｔ），ｔ＝１，２，．．．ｘ－１）构造了相应的小波空间，这里Ｌ２ｍ为２ｍ阶的基样条，最后，我们给出了小波的分解与合成算法。     

分区参数Gr\

对于含参数的多项式理想,提出了分区参数Gröbner基的概念,并且给出了一个计算分区参数Gröbner基的算法,证明了该算法的正确性和终止性.     

A REMARK ON THE ORTHOGONALITY OF A CLASS BIDIMENSIONAL NONSEPARABLE WAVELETS

Let M=(11 1-1).In this paper, a necessary condition and an optimal sufficient condition on the orthogonality of M-wavelets are obtained by the introduction of cycle relat to M.