【摘 要】
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该文主要介绍了小波变换在处理冶金和金融两个不同领域的信息数据中的应用,充分体制了小波作为一种新兴数学方法在处理信息数据方面的有效性和应用的广泛性.该文采用了利用离
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该文主要介绍了小波变换在处理冶金和金融两个不同领域的信息数据中的应用,充分体制了小波作为一种新兴数学方法在处理信息数据方面的有效性和应用的广泛性.该文采用了利用离散小波变换及多分辨分析对实验数据进行去噪预处理,再用隐式迭代法进行求解的新思路,得到良好效果.计算实例表明使用去噪后的数据拟合二元系模型时可减少迭代次数,提高计算精度;在拟合三元系模型时可改善方程病态情况使计算结果符合实际问题的物理意义,若使用未经去噪的实验数据直接进行拟合,则所得结果完全不符合物理意义.然后介绍小波分析在股市数据分析中的应用.股市数据属于非平稳时间序列,通常采用Lipschitz常数来表明它的奇异性.80年代,Mendelbrot论证股票价格变化是分形的.于是,近年来人们提出把股市时序数据看作一维时间分形信号,运用小波来进行分析研究的新思路.
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