提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先，采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构，分离出原始序列中的高频部分和低频部分；然后对低频部分构建过程神经网络模型，对低频部分采用自回归模型；最后将两种模型的预测值叠加，得到原序列的预测值。

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本书能容：第一章 光波前扰动理论；第二章 微弱光探测理论；第三章 光波前传感技术；第四章 波前重构理论与技术；第五章 光学移相技术 第六章 校正式自适应光学系统；第七章 解卷积处理在自适应光学系统中的应用；第八章 非线性光学相位共扼原理

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【MATLAB项目实战】基于Morlet小波变换的滚动轴承故障特征提取研究

小波去噪程序，对时间序列进行去噪处理，内容较详细，基础

本文采用两种改进的算法: 基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSat TM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合. 融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高. 当应用两种方法对同一组数据进行处理时, AWP的性能参数优于HSV-WT. 这两种算法相对传统小波算法, 能克服对高频信息处理的缺陷, 突破待融合数据的分辨率比值限制, 实现分辨率之比非2n的数据融合.