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一种多尺度的时间序列相似模式匹配算法
- 提出一种多尺度的时间序列相似模式匹配算法．该算法用离散小波变换对时间序列进行多分辨分析，在多尺度上提取序列的形状特征．然后在不同的尺度上找出相似的序列和子序列模式．该算法可以匹配不同长度的序列，并能支持垂直平移变换和幅度伸缩变换．
xiaobosjinwangl
- 利用多分辨分析方法,结合小波分析和神经网络思想构建一种新型的神经网络模型———小波神经网络,解决了传 统神经网络中隐层节点数难以确定的问题。通过对股票的预测,说明该方法能有效地提高预测精度, 避免了人工神经网 络模型的固有缺陷。 -Using multi-resolution analysis method, combined with wavelet analysis and neural network ideological construct a new neural net
rev5
- 基于蒙特卡洛方法的主动声纳信号检测性能分析.主动声纳信号检测性能的分析上,目前在计算机仿真中一般假定混响包络的统计特性符合瑞利分布模型。基于此模型,已经有了较完善的理论。然而,在现代高分辨声纳系统中,混响包络的统计特性并不符合瑞利分布模型。此时在接收机工作特性分析时存在大量繁琐的公式推导。因此该文采用蒙特卡洛(M onte Carlo)统计试验方法,实现对瑞利分布混响背景下的主动声纳信号检测性能分析。结合对接收机工作特性曲线的仿真,得出了检测概率的理论值和仿真结果的误差曲线。误差曲线表明,蒙特卡
static-image-compression
- 文对静态图像的压缩方法作了较深入的研究，利用多分辨分析对图像进行分解，并利用小波的标量量化图像压缩编码算法对图像进行压缩，其间对原算法进行了研究和探讨；在上述理论工作的基础上，应用Matlab仿真实现了相应的算法。实验结果证明，基于小波的标量量化图像压缩编码算法是可行的和有效的。-A deep researeh on static image compression 15 presented in this paper. on the basis of theoretical work abov
Shaping-correlator-BOC-signal-
- 为了克服原有抗多径算法在偏移二进制载波( BOC)信号上性能不如粗捕码( coar se/ acquisition co de, C/ A 码)的缺点, 并消除 BOC信号在跟踪时特有的多峰模糊特性, 将一种 新的参考码应用在 BOC信号的跟踪中,并与窄相关器以及高分辨相关器( HRC)技术进行了比较, 分别给出了多径误差包络, 从仿真结果中得出了最佳参考码码型,并根据最佳参考码 分析了成形( Shaping) 相关器的噪声性能。Shaping 相关器消除了多峰模糊的特点,并在多径误差包
ChaoticSignalBasedonWaveletTransform.rar
- 基于小波多分辨率分析的思想，提出一种降低混沌信号噪声的方法。首先对一个混沌时间序列进行小波分析，得到信 号在各个尺度上的不同特性;再对各个高频细节信号进行二次小波去噪;最后对二次小波去噪后的信号进行线性叠加，达到 提取真实信号的目的(Based on the idea of wavelet multiresolution analysis, a method to reduce the noise of chaotic signal is proposed. First, the wavel