检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学技术大学学报 2016年第11期46卷 928-938页

作者：王传好方兆本韩宇中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026

为了捕捉金融资产价格波动的多尺度时变特征,利用多分辨率分析(multi-resolution analysis,MRA)将收益率序列分解成不同时域上的正交分量,并对各分量序列分别建立适当的ARMA-GARCH模型,在此基础上引入极值理论(extreme value theory,EVT... 详细信息

为了捕捉金融资产价格波动的多尺度时变特征,利用多分辨率分析(multi-resolution analysis,MRA)将收益率序列分解成不同时域上的正交分量,并对各分量序列分别建立适当的ARMA-GARCH模型,在此基础上引入极值理论(extreme value theory,EVT)对收益率的厚尾性进行建模,构建了一种MRA-EVT模型.将该模型应用于沪深300指数的VaR预测.实证研究结果表明,与传统ARMA-GARCH模型、无条件EVT模型和MRA模型相比,该MRA-EVT模型显著提高了VaR的预测绩效.

关键词：多分辨率分析 GARCH模型极值理论 VaR

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多分辨率分析在工程几何造型中的应用研究

多分辨率分析在工程几何造型中的应用研究

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作者：沈俊华江苏科技大学

学位级别：硕士

几何造型是研究在计算机中如何表达物体模型形状的技术。参数曲面造型和细分造型是几何造型的两个重要技术。参数曲面造型从上世纪60年代Bezier曲线曲面开始发展，70年代发展的B样条克服了Bezier曲线缺乏局部控制和多项式次数由控制点... 详细信息

几何造型是研究在计算机中如何表达物体模型形状的技术。参数曲面造型和细分造型是几何造型的两个重要技术。参数曲面造型从上世纪60年代Bezier曲线曲面开始发展，70年代发展的B样条克服了Bezier曲线缺乏局部控制和多项式次数由控制点个数决定的缺点，80年代发展了可以表示圆锥曲线曲面的非均匀有理B样条。参数曲面造型领域发展了逼近、插值、空间分解等理论及应用。细分造型技术通过采用特定的细化策略反复细化初始的多边形网格，使极限网格趋向于最终的光滑曲面。随着三维数字几何模型获取技术的迅速发展，以及对三维模型精度要求的提高，对于数字几何造型及几何数据处理的相关理论和应用研究的需求变得越来越迫切。在众多理论中，多分辨率分析思想为庞大的几何模型的表示与处理带来了新的方法，在图形学研究领域受到了很大关注。本文首先概述了几何造型和多分辨率分析的基本原理，提出了将上述两种造型技术统一到多分辨率分析思想的框架下进行研究的新思路，将多分辨率分析引入了细分造型技术和B样条曲线的表示与编辑。本文的工作主要包括如下两个部分： 1.利用B样条曲面的分裂算法推导出了Catmull-Clark细分规则，使用WebGL实现了Catmull-Clark细分曲面的多层次显示。实验表明细分曲面具有多分辨率分析的良好特性，为几何数据的压缩传输、多层次渲染提供了切实可行的新思路，并提出了一种新的基于细分技术的压缩传输系统模型。 2.将多分辨率思想应用到均匀B样条曲线的表示与编辑中，利用样条小波分解方法，提出并实现了一种B样条曲线的多层次编辑方法，该方法具有曲线整体形状和细节特征单独编辑的功能，使曲线的修改更具灵活性和方便性，增强了现有B样条曲线的编辑能力。通过以上两个多分辨率分析在几何造型中的应用研究与实现，显示了多分辨率形式表示几何数据具有很好的应用价值和应用前景。

关键词：多分辨率分析参数曲面细分技术逼近插值

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多分辨率分析方法在fMRI中的应用

多分辨率分析方法在fMRI中的应用

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作者：陈政光北京师范大学

学位级别：硕士

该文基于多分辨率分析理论运用小波变换和小波域Wiener滤波的方法对fMRI数据进行不同尺度空间的去噪声.之后,应用因子克立格法识别激活区域,它是利用fMRI图像的相邻象素之间的空间相关性进行识别的,这种相邻象素之间的空间相关性是基于... 详细信息

该文基于多分辨率分析理论运用小波变换和小波域Wiener滤波的方法对fMRI数据进行不同尺度空间的去噪声.之后,应用因子克立格法识别激活区域,它是利用fMRI图像的相邻象素之间的空间相关性进行识别的,这种相邻象素之间的空间相关性是基于相互正交的不同尺度空间的相关性.

关键词：多分辨率分析小波变换 Wiener滤波降噪法因子克立格法互变异函数变异结构空间信息处理磁共振成像

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洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

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地理学报 2015年第9期70卷 1491-1502页

作者：龙岳红秦建新贺新光杨准湖南师范大学资源与环境科学学院长沙410081 湖南城市学院市政与测绘工程学院益阳413000

将离散小波多分辨率分析(MRA)应用于归一化植被指数(NDVI)时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化... 详细信息

将离散小波多分辨率分析(MRA)应用于归一化植被指数(NDVI)时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明:小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。

关键词：洞庭湖流域 MODIS NDVI 离散小波变换多分辨率分析植被动态变化

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多分辨率分析与框架

多分辨率分析与框架

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作者：同慧斌北京大学

学位级别：硕士

框架理论在信号处理中有着重要的作用.为迅速有效地计算框架的分解和重构,***和***提出了多分辩率分析框架理论.该文发展和推广了***和***的多分辨率分析框架理论.§1讨论了框架多分辨率分析的构造条件;§2在相同的假设条件下,... 详细信息

框架理论在信号处理中有着重要的作用.为迅速有效地计算框架的分解和重构,***和***提出了多分辩率分析框架理论.该文发展和推广了***和***的多分辨率分析框架理论.§1讨论了框架多分辨率分析的构造条件;§2在相同的假设条件下,发展了***和***的工作.***和***ⅰBLⅱ添加一定的滤波器限制条件,理论上说明了存在与框架多分辨率分析相对应的L<\'2>(R)的一组基.该文给出了基的显式表达式,证明了基是一个框架,从而保证了信号分解和重构过程中的稳定性,并且因为所建框架具有半正交性质,从而给出了其对偶框架;§3削弱了ⅰBLⅱ的假设条件,给出与§2相同的结论,并证明了若进一步削弱假设条件,讨论了L<\'2>(R)中相应的框架的构造,一般情况下,需要多个框架函数;§4提出了两方面工作的联系.4.1节基于***和***ⅰHaLⅱ证明了具有半正交性质的紧框架具有扩张性质.因为从框架多分辨率分析所确立的L<\'2>(R)的框架具有半正交性质,从而能否从框架多分辨率分析理论构造超正交小波(超Riesz基)归结为ⅰHaLⅱ的一个猜想.4.2节基于***ⅰLⅱ关于紧框架的构造方法,举例给出了一类紧框架(非Riesz基)的构造,但该紧框架一般不是由多分辨分析生成的,从而启示结合两方面的工作将是一个有意义的尝试.

关键词：多分辨率分析框架滤波器

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基于二维DFT域全相位滤波的图像多分辨率分析

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光电子．激光 2019年第9期30卷 1003-1010页

作者：苏飞郝芸卢晋天津理工大学电气电子工程学院

图像多分辨率分析在信号滤波、图像除噪、图像融合、图像边缘检测领域中应用广泛。该文设计了一种新的图像多分辨率分析方法,通过对全相位系统函数进行谱分解,实现了基于全相位的严格功率互补的高低通滤波器设计,按照全相位处理的基本理... 详细信息

图像多分辨率分析在信号滤波、图像除噪、图像融合、图像边缘检测领域中应用广泛。该文设计了一种新的图像多分辨率分析方法,通过对全相位系统函数进行谱分解,实现了基于全相位的严格功率互补的高低通滤波器设计,按照全相位处理的基本理论,选择不同的正交变换方式和基窗函数可以方便地设计出具有不同分析/合成效果的全相位波包。实验表明,DFT域全相位分析滤波器可以实现对图像的多层分解,由合成滤波器还原得到的图像误差几乎为零。在图像数据压缩、自适应除噪方面具有较为广泛的应用前景。

关键词：多分辨率分析全相位短时傅里叶谱分解基窗

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多分辨率分析下脑MR图像纹理特征提取和识别

多分辨率分析下脑MR图像纹理特征提取和识别

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作者：徐楠楠中国海洋大学

学位级别：硕士

脑部疾病的诊疗一直是医学界研究的重点。医学图像包含了丰富的信息，是医疗诊断中一个非常重要的手段。多分辨率分析在时域和频域中联合表示信号，可以对信号进行多尺度多方向分解，近年来在图像处理领域得到了广泛的应用。在特征提取... 详细信息

脑部疾病的诊疗一直是医学界研究的重点。医学图像包含了丰富的信息，是医疗诊断中一个非常重要的手段。多分辨率分析在时域和频域中联合表示信号，可以对信号进行多尺度多方向分解，近年来在图像处理领域得到了广泛的应用。在特征提取的基础上对图像进行分类识别是计算机辅助诊断的研究重点。常用的分类方法中支持向量机因其适用于小样本学习且兼顾训练误差和泛化能力在众多分类方法中脱颖而出。本文在多分辨率分析下提取图像的纹理特征并利用支持向量机对图像进行分类识别，找出最能表征图像纹理的特征向量并将其应用于医学脑MR图像的特征提取和识别中。主要工作有： 1.深入研究了多分辨率分析下小波变换，双树复小波变换，非下采样Contourlet变换和梳状波变换的原理及其变换系数特征。分别在以上四种变换下对图像进行纹理特征提取，找出理论上最能表征图像纹理特征的特征向量。提取的特征向量分别为：小波变换、非下采样Contourlet变换的低频分解系数的灰度共生矩阵特征、均值和方差，高频系数的均值、方差和能量；双树复小波变换的低频系数灰度共生矩阵特征、均值和方差及高频系数模的均值、方差和能量；梳状波变换的高频相角矩阵各子块的均值、方差和高频模的能量特征。 2.将四种变换下提取的特征向量分别输入支持向量机中进行分类识别，实验结果表明，灰度共生矩阵特征并不能有效表征图像纹理特征，因而将其舍弃。小波变换的低频和高频系数特征对于表征图像纹理特征效果也不理想。最终采用的特征向量为：双树复小波变换的低频均值、方差和高频系数模的均值、方差；NSCT变换的低频均值、方差和高频能量组成的特征向量；梳状波变换的高频相角均值、方差和高频模能量组成的特征向量。 3.对医学图像库中的400幅脑MR图像提取以上三种变换下的特征向量并输入支持向量机中进行分类识别。实验结果表明，除双树复小波低频均值、方差和高频能量组成的特征向量组病变图像识别率只有83%之外，其他特征向量组识别率均在90%以上，具有良好的识别效果，能够有效区分正常和病变脑MR图像。

关键词：多分辨率分析特征提取纹理识别脑MR图像支持向量机

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基于多分辨率分析的硅微陀螺随机漂移时间序列建模

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传感技术学报 2012年第8期25卷 1107-1111页

作者：满海鸥龙书林肖定邦吴学忠王浩旭总装驻常德地区军代室湖南常德415007 国防科技大学机电工程与自动化学院长沙410073

针对硅微陀螺的随机漂移误差,根据多尺度分析理论,提出了随机漂移趋势项提取算法,并应用于时间序列分析,采用波克斯-詹金斯法建立了ARMA模型。进一步采用长自回归-白噪化建模方法对模型进行了辨识和适用性检验。最后,构造Kalman滤波器对... 详细信息

针对硅微陀螺的随机漂移误差,根据多尺度分析理论,提出了随机漂移趋势项提取算法,并应用于时间序列分析,采用波克斯-詹金斯法建立了ARMA模型。进一步采用长自回归-白噪化建模方法对模型进行了辨识和适用性检验。最后,构造Kalman滤波器对ARMA模型进行了滤波,滤波后方差减小了一个数量级,硅微陀螺原始漂移的零偏稳定性为34.428°/h,Kalman滤波后零偏稳定性为2.34°/h,有效地提高了陀螺的使用精度。

关键词：多分辨率分析时间序列 ARMA模型 Kalman滤波

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幅度-频率域统计多分辨率分析

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中国科学（E辑） 2004年第6期34卷 646-653页

作者：孙洪管鲍 H.Maitre 武汉大学电子信息学院 Departement TSI Ecole Nationale Superieure des TelecommunicationsParis 75013France

提出幅度.频率域统计多分辨率分析的概念,即在幅度域上对信号的统计特征作小波变换.根据广义的各态历经定理,给出幅频统计多分辨率分析的估计算法.描述了该分析方法用于合成孔径雷达图像处理的原理,应用结果表明,幅频统计多分辨率分析... 详细信息

提出幅度.频率域统计多分辨率分析的概念,即在幅度域上对信号的统计特征作小波变换.根据广义的各态历经定理,给出幅频统计多分辨率分析的估计算法.描述了该分析方法用于合成孔径雷达图像处理的原理,应用结果表明,幅频统计多分辨率分析为处理具有乘性模型的斑点噪声信号提供了一个有效的新途径.

关键词：统计信号分析多分辨率分析合成孔径雷达信号处理离散幅度小波变换

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基于子波分析的过程数据多分辨率分析处理

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化工学报 2000年第3期51卷 372-377页

作者：姜太文陈丙珍何小荣清华大学化学工程系北京100084

针对化工过程数据的非平稳性 ,提出了一种基于子波分析的过程数据多分辨率分析处理算法 ,分别对阶跃、尖峰冲激等时变特征进行检测 ,并对白噪声、异常突变等进行有效处理 .以原油分馏过程实际生产数据进行验证 ,结果表明了该方法对过程... 详细信息

针对化工过程数据的非平稳性 ,提出了一种基于子波分析的过程数据多分辨率分析处理算法 ,分别对阶跃、尖峰冲激等时变特征进行检测 ,并对白噪声、异常突变等进行有效处理 .以原油分馏过程实际生产数据进行验证 ,结果表明了该方法对过程数据处理的必要性和有效性 .

关键词：子波变换多分辨率分析过程数据处理化工过程

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