基于小波分析的自然系统的模拟和预测,小波分析有哪些应用

小波分析目前来说发展迅速应用广泛，小波变换已经应用于图形处理，语言处理，视频处理以及数字信号处理等领域，在数字图像处理中也有很多应用。（2）小波分析可以应用在图像增强反锐化掩膜法，可以对图像进行增强处理。（4）小波分析可以应用在图像镶嵌图像镶嵌即是将数字图像进行拼接。

小波分析在图像处理去噪中有哪些应用？

小波分析的概念是由法国一位从事石油信号处理的工程师在1974年首次提出来的，20世纪80年代末到90年代形成了一个数学分支。小波分析目前来说发展迅速应用广泛，小波变换已经应用于图形处理，语言处理，视频处理以及数字信号处理等领域，在数字图像处理中也有很多应用。（1）小波分析可以应用在图像压缩比起传统的压缩方式，小波分析固有的时域特性可以在时域与频域两个方向对数据进行处理，这样就可在图像的不同部位提供不同的压缩精度。

这是传统处理方法只在频域对信号展开处理所达不到的操作。这也是小波分析的一个优势。（2）小波分析可以应用在图像增强反锐化掩膜法，可以对图像进行增强处理。它便是基于小波变换的频域法。小波分解将原图像中高频和低频成分进行不同程度的分离，直接从小波图像下手，将低频子图取出来人为处理成一个模糊版本，然后用原图与模糊版本相减得到纹理特征。

然后用反锐化掩膜法进行增强处理，最后通过小波逆变换的到输出图像。（3）小波分析可以应用在图像匹配小波分析在图像匹配中取得了重要的应用成果，基于小波变换的图像匹配是在多尺度上的，将图像分解为若干层，对低频部分利用一些相似性量度进行由粗匹配，得到一个大致位置，缩小了搜索范围。（4）小波分析可以应用在图像镶嵌图像镶嵌即是将数字图像进行拼接。

要使得图像结合的“缝隙”处的灰度连续。传统的拼接直接是平滑处理，这样处理使得图像的分辨率下降。而把利用小波变换可以很好的兼顾清晰度和光滑度两方面的要求。（5）小波分析可以应用在图像去噪传统的去噪方法是图像中的噪声以一个滤波器过滤掉。但对于短时瞬时信号、非平稳过程信号，利用传统方法处理有明显的局限性。基于小波变换的图像去噪可以充分利用小波的时域频域局部分析特点，灵活的对针对奇异特征及时变换滤波，在低信噪比的情况下进行有效滤波。

（6）小波分析可以应用在图像边缘检测传统的边沿检测利用像素的不同来构造算子来进行边缘检测的，噪声往往对检测效果影响较大。小波变换具有良好的时域-频域特征，它非常适合图像的边缘检测。小波的多尺度边缘检测就是利用一个平滑函数，在不同尺度下平滑所有要检测的信号，根据平滑后的小波变换系数模的一阶、二阶导数，找出它们的突变点。

小波分析应用于股票分析的原理是什么？

股票技术分析指标的原理是统计学。根据某种分析方法，经过大量统计后，有一定的成功率或者可重复率，就可以成为一种分析指标。所以，每个股民都可以发明技术分析指标。当然，成功率高的指标才能被其他人继续使用。按照股价统计规律发明的指标最多。因为股价的变化和买卖收益联系最紧密，而且股价数据最适合统计，所以做股价指标的人特别多。

使用这类指标的人也特别多。均线，MACD，KDJ，布林线，乖离率等，都是根据股价的某些规律制定的指标。按照成交量统计规律发明的指标次之。由于A股的交易制度是T 1的，日内交易比较少，所以成交量反映的交易意图相对明确。故大多数老股民比较喜欢按照成交量规律制定的指标，认为比较准确。成交额，虚拟成交额，量比，换手率，OBV，相对强弱量等，都是按照成交量的某些规律制定的指标。

按照时间的统计规律制定的指标比较少，使用的人也比较少。因为时间的统计规律比较隐秘，一般股民很难统计出这方面的规律。所以，时间指标往往是高手的秘密武器，很少示人。时间类型的指标，现在公开的主要有黄金周期，菲波拉奇周期等。据说有些时间周期非常神奇。但是都是操盘手口耳相传秘密使用，一般股民很难知道。总之，技术指标都是历代投资者不断创造的，其实并不神奇。

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