导读:本文包含了小波函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,函数,正交,广义,傅立叶,方程,系数。
小波函数论文文献综述
陈建功,陈晓东[1]（2019）在《基于小波函数的锚杆拉拔全过程分析》一文中研究指出基于小波函数伸缩平移的特性,建立了能反映锚杆界面黏结-软化-滑动力学特性的剪应力-位移非线性本构模型,克服了叁折线软化界面模型需要分段分析的复杂性。结合锚固体荷载传递的力学微分方程,推导了锚杆拉拔荷载-位移曲线的解析表达式,并提出了锚固体位移、轴力、周边剪应力的数值计算方法和步骤。通过算例分析,得到不同张拉位移作用下的锚固段位移、轴力和剪应力分布,获得的锚杆拉拔荷载-位移和锚杆轴向力分布计算值与实测值进行了对比分析,验证了该方法的有效性。该方法能准确地反映锚杆在不同荷载下的传力机制,模拟锚杆从弹性工作状态到塑性滑移的全过程。最后,通过参数分析,得到了锚杆锚固长度、轴向刚度以及锚固界面本构参数对锚固效果的影响规律。(本文来源于《岩土力学》期刊2019年12期）
于育民,段志霞,程正兴[2]（2018）在《广义加细函数与广义小波函数的分解与重构算法》一文中研究指出引入广义加细函数与广义小波函数的概念.运用时频分析方法与分数阶小波变换,研究分数阶多进制正交小波的存在性与构造方法,得到广义多进制正交小波存在的一个充要条件.提出广义加细函数与广义小波函数的分解与重构算法.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2018年06期）
石凌志,岳建平,刘汉超,邓鸿儒[3]（2018）在《小波函数在沉降监测中信噪分离效果对比》一文中研究指出变形监测的数据中通常不可避免地存在着各种不易消除的噪声,消除这些噪声,提取真实的形变信息是变形分析中一项重要工作。小波变换是一种时频联合分析方法,广泛应用于信号去噪。基于MATLAB进行了迭加高斯白噪声、突变信号的信号仿真,采用不同小波函数对仿真信号进行去噪试验,以均方根误差、估值偏差、信噪比作为衡量指标。对去噪效果进行了对比分析。最后基于仿真试验所得结论,选择最优小波函数对南京地铁春江新城站沉降观测数据进行了去噪处理,得到了较好的去噪效果。(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2018年06期）
张静,周世行[4]（2018）在《双正交的α尺度三维八向尺度函数和小波函数构造算法》一文中研究指出研究叁维八向小波的多分辨分析及叁维八向尺度函数和小波函数正交与双正交的条件,提出一种构造双正交的α尺度三维八向尺度函数和小波函数的方法.(本文来源于《湖北大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
姜雅凡,李鹏飞,李永生,周海龙,张春龙[5]（2017）在《基于二维时域模型与小波函数的雷暴日研究——以“冰城”为例》一文中研究指出利用黑龙江省气象台1981~2015年的观测资料,通过二维时域模型与小波函数模型等统计方法对哈尔滨地区年雷暴日进行研究,研究结果表明:(1)哈尔滨地区1981~2015年的年雷暴日的总体变化呈现波动中减小,35年统计表明年雷暴日的变化每10年减少1.7d,其月变化时域主要发生于每年的5~10月,即春末秋中,冬季雷暴几乎没有;(2)35年的年雷暴日在显着性区95%区间范围以上的突变年存在于1995年,年雷暴日在强显着性突变后年雷暴日均值与突变前相比减少了5.6d。(3)35年的年雷暴日小波函数周期有分别为4、8年两个准高频周期以及30年的低频准周期,叁者均具有较好的全域性。(本文来源于《现代化农业》期刊2017年11期）
王海青[6]（2017）在《小波函数在变形监测数据降噪中的应用》一文中研究指出利用计算机仿真技术,在加入人为噪声的基础上,采用小波函数对仿真数据进行降噪处理验证。测试过程中采用全局阈值和分层阈值的方式,分析降噪后能量成分和方差,比较两种阈值的降噪效果,并得出结论:小波分析在数据降噪方向有很明显优势,而且分层降噪的效果更好,将其应用到GPS变形监测的降噪处理中,取得了很好的效果,为GPS后续处理提供了数据保障。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2017年07期）
林志伟[7]（2017）在《小波函数的离散余弦逼近》一文中研究指出一般情况下,尺度函数和小波函数都难以求得解析式.大多数都是由他们的滤波器系数求得,显而具有很大的局限性.基于这一现象,王老师第一次提出离散正交基的概念以及广义的插值逼近方法,本文在尺度函数的二进展开法的基础上首次利用离散余弦正交基逼近没有显示表达式的尺度函数与小波函数.实验表明,在小波函数的取点越密集的情况下,其逼近的精度越高,从而得到的逼近表达式越好.本文重点集中在Daubechies小波上,对长度为8,10,12,14的小波函数给出了具体的实例.(本文来源于《湖南师范大学》期刊2017-06-01）
张瑜[8]（2017）在《基于小波函数的二维整体经验模态分解研究》一文中研究指出现今,黄锷和他的团队所提出的希尔伯特黄变换(HHT)成为了各大领域的研究热点,HHT方法在1998年提出以来,经过国内外学者们的深入研究,取得了一系列的研究成效。经验模态分解EMD方法是希尔伯特黄变换中最重要的且具有创新性的数据处理算法。自适应性是EMD算法最主要的特性之一,它主要是将非线性、非平稳数据序列或信号的进行平稳化。由于EMD方法的提出以及广大学者的广泛关注,该算法已经快速有效的应用在各种的工程领域,并取得一定的研究成果。自适应性是EMD算法最主要的特性之一,它主要是将非线性、非平稳数据序列或信号的进行平稳化。EMD可把复杂的数据分解成有限的本征模函数(IMF)和一个趋势项,从而使得瞬时频率这一概念具有了实际的物理意义。但是EMD算法存在着模态混迭的问题。为了克服了这一缺点,提出了一种改进算法——整体经验模态分解(EEMD)方法,它是针对EMD方法的缺点而提出的一种噪声辅助数据分析方法。为了将该算法应用在图像处理方面,本文提出了一种基于小波函数的二维整体经验模态分解的方法,主要采用小波函数为二维EEMD算法中的基函数,利用最小二乘法原理实现自适应数据拟合。本文以人脸表情图像为研究对象,证明所提出的算法是可行的并且有效的。本文针以人脸面部表情作为研究对象进行研究分析,所研究的人脸表情来源于日本JAFFE人连表情数据库,其中的213个表情来自10个不同的女性。本文利用图像的尺度归一化和直方图均衡化对表情图像进行预处理,对于处理的结果,首先进行Radon变换,再利用一维经验模态分解对人脸图像作进一步处理;其次,将预处理的结果再进行二维经验模态分解;最后,分别对一维和二维经验模态分解的结果采用支持向量机的方法,将表情特征属性数据进行训练分类,对比其分类结果并进行分析,找到更加有效的人脸面部表情都识别的方法。其分析结果对未来的图像处理方面,特别是人脸表情识别将会有重要的参考价值。(本文来源于《长春工业大学》期刊2017-06-01）
李蕾[9]（2017）在《发展方程的斜坡Haar小波函数数值解》一文中研究指出Haar小波由一系列分段常函数组成,是具有紧支集的最简单的正交小波,而斜坡Haar小波是对Haar小波通过变形得到的新小波,它由分段函数组成,仍具有类似Haar小波良好的性质,已应用于图像处理、信号处理、密码学等工程方面.本文利用斜坡Haar小波求解发展方程,为微分方程的求解提供了新的工具。本文首先根据斜坡Haar小波的定义,研究了斜坡Haar小波积分公式,为数值求解发展方程做了准备工作;其次研究了一维热传导方程和波动方程的斜坡Haar小波数值解,其方法是将出现在方程中的最高阶微分用斜坡Haar小波表示,其它的微分和函数通过多次积分获得,把所有这些积分代入方程系统,然后离散化,得线性代数方程组,使用Matlab进行数值模拟;最后,使用斜坡Haar小波求解了二维抛物型方程和波动方程,二维热传导方程作为抛物型方程的特例研究,使用张量积二维斜坡Haar函数把出现在方程中的最高阶偏微分展开成二维斜坡Haar小波,然后多次积分其表达式,最后类似一维的方法得线性方程组,用Matlab数值求解.在一维和二维情形中,数值的结果与精确解进行了比对,说明了本文所采用的方法的有效性和可行性。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2017-05-01）
颜萍,李季平[10]（2017）在《采用不同小波函数的SST去噪性能分析》一文中研究指出为提高超声波流量计的测量精度,分别采用Symlets小波、Mesh小波、Molet小波的同步压缩法SST对采集到的信号进行处理,并运用信噪比系数,均方根系数对叁种小波的去噪性能进行评估.通过MATLAB仿真实验表明,对于超声波流量计的回波信号,采用基于Molet小波的SST法能够有效地滤除噪声信号以提高测量精度.(本文来源于《西安文理学院学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
小波函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
引入广义加细函数与广义小波函数的概念.运用时频分析方法与分数阶小波变换,研究分数阶多进制正交小波的存在性与构造方法,得到广义多进制正交小波存在的一个充要条件.提出广义加细函数与广义小波函数的分解与重构算法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波函数论文参考文献
[1].陈建功,陈晓东.基于小波函数的锚杆拉拔全过程分析[J].岩土力学.2019
[2].于育民,段志霞,程正兴.广义加细函数与广义小波函数的分解与重构算法[J].兰州理工大学学报.2018
[3].石凌志,岳建平,刘汉超,邓鸿儒.小波函数在沉降监测中信噪分离效果对比[J].甘肃科学学报.2018
[4].张静,周世行.双正交的α尺度三维八向尺度函数和小波函数构造算法[J].湖北大学学报(自然科学版).2018
[5].姜雅凡,李鹏飞,李永生,周海龙,张春龙.基于二维时域模型与小波函数的雷暴日研究——以“冰城”为例[J].现代化农业.2017
[6].王海青.小波函数在变形监测数据降噪中的应用[J].测绘与空间地理信息.2017
[7].林志伟.小波函数的离散余弦逼近[D].湖南师范大学.2017
[8].张瑜.基于小波函数的二维整体经验模态分解研究[D].长春工业大学.2017
[9].李蕾.发展方程的斜坡Haar小波函数数值解[D].西安建筑科技大学.2017
[10].颜萍,李季平.采用不同小波函数的SST去噪性能分析[J].西安文理学院学报(自然科学版).2017
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