基于小波变换的语音降噪分析与实现

介绍了小波变换的一般理论及在信号降噪应用中的理论基础,分析了染噪后语音信号的特性,并使用多种小波和不同阈值对语音信号进行小波变换降噪,对结果进行了分析比较。     

基于小波变换的数字调制信号的特征提取

主要研究基于小波变换的数字调制信号的特征提取.和傅里叶变换不一样,小波变换是一个很好的时频分析工具.在实际中数字调制信号常常带有噪声(如白噪声等).首先对ASK、PSK、FSK信号进行小波分析,并对其特征进行提取(幅度、频率和相位等),其次对染噪的数字调制信号进行去噪处理,然后再进行小波分析比较.     

应用“dmey”小波变换及遗传算法对重叠光谱分离研究

小波变换可以去除噪声信号,遗传算法具有全局搜索能力,可以任意逼近分析信号。本文将小波变换和遗传算法相结合来处理分析化学中的重叠信号,通过对模拟信号和实验信号的处理,结果显示小波变换和遗传算法能将重叠信号去噪、分离,可用于多组分样品信号重叠的分离研究。     

基于小波分析的信号突变点探测及其MATLAB仿真

小波变换突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力，适合对非平稳信号的处理。信号的突变部分包含了信号的许多重要信息。在介绍了小波分析的概念及其时频方面性质的基础上，分析并仿真了小波变换的时频局部化在信号突变部分探测中的理论与应用。     

离散傅里叶变换与离散小波变换在信号分析中的比较

主要研究了快速傅里叶变换和离散小波变换在两种不同信号中应用,对处理的结果进行了比较分析.说明在突变信号处理中,更适宜使用小波处理,而对于相对平稳的信号,应用傅里叶变换处理则更为有效.     

小波变换应用于信号去噪研究

分析了小波变换的基本原理,分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,通过计算机仿真结果表明有效可行.     

基于双密度小波变换的信号去噪研究

为了改善信号的去噪效果,在分析离散小波变换和双密度小波变换的基础上,提出一种基于双密度小波变换的去噪算法。双密度小波有两个小波函数,同一个尺度内相邻的小波间的频带间隔更小,有效的克服了离散小波变换时移性的缺点,有近似的平移不变性,更能描述信号的真实特征。将该算法用于不同噪声强度下的信号去噪,实验结果表明：基于双密度小波变换的去噪算法优于基于离散小波变换的去噪算法,是一种有效的信号去噪新算法。     

基于MATLAB的小波消噪仿真实现

小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构,通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法.分析小波消噪的算法和实现步骤,并基于MATLAB软件平台编写仿真程序.进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验,消噪效果良好.     

小波变换用于色谱信号处理

利用快速离散小波变换(DWT)和小波逆变换(IDWT)对色谱信号进行小波分解、滤波和信号重构,同时,也与其他数字滤波方法进行了比较,结果表明,小波变换可以成功去除色谱信号中的噪声,使色谱信号平滑和提高信噪比.     

微弱信号混沌检测系统的噪声分离研究

混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好.     

股票市场行为数学模型的建立及应用研究简

对股票市场运行规律的分析研究一直是经济学领域关注的重点课题之一,本文分析了现有技术指标的缺陷,提出了解决问题的思路,即从股票价量关系的分析入手,进而建立了价量关系的数学模型。将常用的由5个数据表示的K线图用一个数字量化,真正地将市场行为数字化,从而能够根据市场行为强弱的变化趋势,确定与市场走向的对应关系,降低投资股票的风险。     

人民币汇率与股票价格波动溢出效应的MV-GARCH分析

基于二元VAR-BEKK-MVGARCH模型,以人民币兑美元汇率（RMB/USD）与上证综合指数每日收盘价为样本,分析了汇率制度改革后人民币汇率与A-股市场价格的波动溢出效应。我们的研究表明,汇率制度改革后,人民币兑美元汇率（RMB/USD）与中国A股市场股票价格指数之间的一阶价格溢出效应表现不明显,但存在显著的双向高阶波动溢出效应,且汇率市场对股票市场表现出更为强烈波动溢出效应。     

物价稳定目标下通货膨胀与股价关系的经验研究

通货膨胀与股票价格关系包括了两个方面：股票价格是否包含了通货膨胀信息能为货币政策干预股价提供理论依据;通货膨胀是否影响股票价格能够为股票投资提供参考依据。通过对通货膨胀、股票价格和货币政策三者关系的理论与我国的经验分析可以得出一般性结论：我国货币政策主要是根据通货膨胀水平做出调整的：股票价格所反应出来的通货膨胀信息并不明显．没有证据支持货币政策对股价做出了反应：通货膨胀对股票价格的影响主要是通过货币政策的利率调整而产生影响,并且在不同的通货膨胀水平下对股价的影响存在差异。     

我国股票价格序列波动的GARCH拟合

股票市场最令人捉摸不透也最具吸引力的是波动不已的股票价格。本文以上证综合指教日收盘价格序列为样本。应用GARCH类模型研究了我国股票价格序列的波动性。结果表明，我国股市股票价格波动具有自回归条件异方差特征。非对称的TGARCH模型能较好的拟合我国股市的股票价格序列波动，印证了利空消息比利好消息对我国股市有更大影响的实际。     

融合情感分析与 SVM_LSTM 模型的股票指数预测

由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和 SVM_LSTM 特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将 SVM 和 LSTM 方法相结合建立 SVM_LSTM 模型,提取影响股指波动的情感极性特征、涨跌趋势特征以及股票技术指标特征,进而弥补影响股指波动的存在因素实现股指预测。通过与传统股指预测方法相比较,该方法实验结果的 MSE（均方差）达到了 0.172 2,比传统模型的均方差缩小了约0.083 7,证明了该预测方法在准确度上效果更好。     

对我国房地产计税价格确认的思考

存量房屋计税价格包含的因素主要有房产类别建安造价、基准地价、土地交易、重置成本、成新率、修正系数、评估价值等经济技术指标。地产计税价格包含的因素有存量房地价、地产基准地价、土地交易价格、修正系数、容积率、经济用途、实地地面熟地价及评估价格。为保证房地产评估的公平性,要着力构建房产和地产计价评税平台,加强房地产计价评税和征管工作。     

企业风险承担行为与股价崩盘风险研究

本文研究了实体经济的风险承担行为对个股和系统性崩盘风险的影响.研究结果表明:企业的风险承担行为显著加剧了股价未来的个股崩盘风险,但会降低系统性崩盘风险;代理成本过高的公司,个股崩盘风险与企业风险承担行为显著为正,而低的代理成本组中企业风险承担行为能有效降低系统性崩盘风险;高的机构流动性公司中,企业风险承担行为能显著降低个股崩盘风险,而低的机构流动性公司则相反;高代理成本和低流动性的公司,风险承担行为更容易引发个股崩盘风险,而在低代理成本和高流动性的公司中,风险承担行为能有效降低系统性崩盘风险.     

股票价格对超额货币需求影响的理论与实证分析

股票价格对货币总需求的影响主要体现为资产替代效应、交易需求效应、资产组合效应和收入效应四个方面。把超出经济增长率和通货膨胀因素的货币需求定义为超额货币需求量,并把股票价格因素纳入到超额货币需求函数中,实证分析结果表明,股票价格对超额货币需求有正向影响但影响较小。不过,随着以后我国股市规模的扩容和金融改革的深入,股票市场对货币需求的影响将越来越大,其对超额货币需求的影响作用也会越来越大。     

我国股票市场的异常现象分析

金融市场是一个复杂的体系,早在19世纪人们就开始了对金融市场价格、风险等问题的研究和预测并建立了相关的基础理论,但目前研究证明完全有效市场假设理论已不能解释金融市场的实际行为。本文借助于经济物理学的消除趋势波动分析法和方差分析法,以上证综合指数和深证综合指数的日数据和15分钟高频数据为基础,探讨我国股票市场存在的异常现象。结果表明,我国股票市场存在持久性和日内＂U＂形波动特征,进一步证明我国股票市场是一个非完全有效市场。     

市盈率估值模型的投资应用分析

市盈率=普通股每股市价／每股收益。该模型是用来衡量股票定价是否合理、判断股市投资价值的一种常用方法。投资者用市盈率指标能粗略地分析、评价股票价值和投资风险。但是，该指标有其不可避免的局限性，投资者在投资应用中还应综合其他相关因素进行分析，才能有效发挥市盈率对投资的指导意义，从而做出正确的投资决策。