基于非对称漂移双gamma跳-扩散过程的创新幂型期权定价模型

针对假设股价的对数收益率布朗运动在期权定价时产生的无法解释股价对数收益率的尖峰厚尾和序列相关性的缺陷,采用了Zhang提出的非对称漂移双gamma跳-扩散过程来描述资产（股价）的对数收益率运动形态（该过程是kou提出的双指数跳-扩散过程的推广）,并利用Esscher风险中性变换,研究了幂型期权的定价公式.还设计了两种创新的幂型期权,在非对称漂移双gamma跳-扩散过程下给出了相应的定价公式.     

THT机制耦合高斯模糊的图像融合方案

为了提高当前红外(IR)与可见光(VI)图像的融合质量,保持良好的可视化细节和突出IR目标,有效减少模糊,降低信息冗余,通过改进THT(Top-Hat Transform)机制,设计了一种新的红外-可见光图像融合算法.首先,为了有效地提取源图像的特征和细节,在传统的高帽变换(Top-Hat Transform,THT)中引入了多尺度计算,分别在不同尺度上提取红外和可见光图像的不同亮(暗)特征区域;其次,通过多判别对比融合规则来综合两个图像中的同一尺度的特征区域,将所有尺度上的特征进行累加,获取特征图像;然后,通过最大尺度结构元素的开、闭运算得到源图像的平滑明亮、暗图像,在平滑图像上利用Gaussian模糊逻辑融合规则获取基础图像;最后,将提取的亮与暗特征图像导入基础图像中形成新图像,输出图像融合.实验表明:与当前流行的融合方法相比,本文方法具有更好的视觉质量和定量分析结果.     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法．该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器，大大减少神经网络的输入数目，简化神经网络结构和减少它的训练时间，提高辨识故障能力．在介绍该故障诊断方法的基本原理后。给出了小波函数及故障特征选择的方法．     

基于Internet的实时视频流系统设计

为满足基于Internet的实时视频流传输对网络带宽、时逮和丢包率的要求，从流媒体协议、视频数据压缩及应用层QoS控制3个方面，对基于Internet的实时视频流传输问题进行了探讨．在基于多分辨率分析理论、小波变换特点及RTP／RTCP协议的基础上，服务端根据客户端对视频图像画质的不同要求（图像清晰度优先或图像流畅性优先），判别网络拥塞状况后自适应调整视频资料发送策略，从而实现基于Internet的实时视频流的动态QoS传输目的．     

一种高效低功耗JPEG2000小波变换器的设计

提出了一种高效低功耗的JPEG2000小波变换器的硬件结构,减小了二维离散小波变换器(2-D DWT)中暂存器的大小,降低了存储器的平均访问带宽,有效减小了芯片的面积和功耗.整个设计通过了FPGA验证,并采用HJTC 0.18μm工艺库进行了芯片设计.试验结果表明,片内暂存器的面积和功耗比普通方法分别减小了54.5%和61.4%.     

基于WT-CNN-LSTM的溶解氧含量预测模型

溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络（Long short term memory, LSTM）预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换（Wavelet transform, WT）、卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。     

基于小波变换模态参数识别原理的共振拆除法理论研究

提出了一种经济、安全的建筑物拆除法-共振拆除法。依据小波变换模态参数辨识原理,求得建筑物理论固有频率及模态参数;建立楼房数学模型,模拟安装多台激振器,遥控激振器发出与建筑物固有频率相同频率激励,使楼房共振。建筑物激烈振动而坍塌,实现安全拆除建筑物的目的。     

温室农用机器人的路径检测

为实现温室中基于单目视觉的机器人自适应导航,运用Susan算子点检测的方法,融合Hough变换,提出了温室环境中的路径导航线的生成算法,并将标准Susan算子改造成适应与Hough变换的二值化形式.通过对温室中113幅图像进行实验检测可知,采用此方法可有效地检测机器人导航路径,且路径检测的识别率为94%,平均导航角为0.192 2°.     

基于机器视觉的猕猴桃特征参数提取

以猕猴桃为研究对象,通过对源图像各颜色分量及颜色因子的灰度图、直方图及线剖面分析,选用Lab空间的a通道分量进行特征提取。为了改善图像质量,对a通道分量通过直方图均衡化、中值滤波进行增强。对滤波后的图像利用OTSU自动阈值分割法,完成目标与背景的分割。应用形态学处理方法,对图像先腐蚀再去除小目标最后进行反向膨胀运算去除残留物。对处理得到的二值图像运用Canny算子获取目标区域的边界信息,基于正椭圆Hough变换提取猕猴桃的质心、面积、周长和圆形度。为了测试提取算法的准确性和实时性,对采集的40张图像87个果实进行了特征提取试验。试验结果表明:正确提取率为88.5%,平均提取时间为3.976s,基本满足猕猴桃采摘机器人目标识别对图像处理的实时性要求。     

恒温浴缸加水机制研究

为了确定在没有辅助加热系统浴缸中加热水策略,文章通过对浴缸系统进行热力学分析,建立了浴缸关于时空双因素温度场模型;根据浴缸内部各空间点传热特点,将浴缸注入热水加热过程简化为点热源加热介质问题。利用能量守恒原理,根据傅立叶变换矢量法得出浴缸温度场的分布情况,求得注水点温度最高,边缘温度最低。然后基于浴缸温度场,在忽略人为影响因素条件下建立初级单目标优化模型,确定浴缸水体维持在39~40℃范围内注水流量最小值,结果表明当注水管流量为0.0028m2/s时可以达到预期目的。