【摘 要】
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该文由两篇论文组成.在第一篇论文《数据压缩一个新的方法》中,我们把正交小波分解应用到分形数据压缩算法中.首先,我们用小波分解计算能够表示函数复杂性的Lipschitz指数.然
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该文由两篇论文组成.在第一篇论文《数据压缩一个新的方法》中,我们把正交小波分解应用到分形数据压缩算法中.首先,我们用小波分解计算能够表示函数复杂性的Lipschitz指数.然后利用具有一阶消失矩的正交小波分解来对变换进行"预测".最后,我们由具有一阶消失矩的正交小波分解的结果,得到一个新的数据压缩方法.在第二篇论文《解分形反问题的两个方法》中,我们讨论了分形反问题.利用分形插值变换模型来解分形反问题.并且引入局部分形插值变换和隐变量分形插值的概念.后者以较少的额外耗费,提供了较好的数值结果.
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