小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻与应用广泛的双重意义。与窗口傅里叶变换相比，小波变换是一种灵活的时频局域化变换。通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，解决了傅里叶变换不能解决的许多难题，被誉为“数学显微镜”，是调和分析发展史上的重要里程碑。 本文试图将小波理论引入股价序列分析，应用于相似性挖掘之中。所谓时序相似性挖掘是指给定一感兴趣时段，运用本文提出的算法从已知时序数据集中提取与之波形相似的时段集。本文拟从以下四方面加以研究： 1．特征向量的萃取。研究多尺度分析下特征向量与原始数据的逼近问题。使特征向量既具备原始数据的必要表征，又能作一定程度的...Wavelet analysis is rapidly developing domain in current mathematic, which is meaningful in both profound theory and extensive application. Comparing with Windowed Fourier Transform, Wavelet Transform has a time-frequency localization of the signal. Trough dilating and translating, it solves a lot of difficult problems by Multi-Resolution Analysis while Fourier Transform can’t do .Wavelet analysis...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院自动化系_系统工程学号：20013101
