@第{条IJNAM-5-64，作者={Fischer，P.和Tung，K.-K.}，title={小波，多尺度现象的数值工具：从二维湍流到大气数据分析}，journal={国际数值分析与建模杂志}，年份={2018年}，体积={5}，数字={5}，页数={64--84}，抽象={多分辨率方法，如小波分解，越来越多地用于多尺度的物理应用现象发生。我们在本文中介绍了两个应用程序小波理论的两个不同方面。
在本文的第一部分中，我们回顾了小波的基理论。我们描述了如何使用连续小波分解分析多重分形模式。我们还总结了关于正交小波和小波包分解。
在第二部分中，我们证明了小波包滤波可以成功地用于分析二维湍流。这个技术允许分离两种结构：固体旋转一部分涡，其余主要由涡度组成细丝。这两个结构是多尺度的，无法获得通过常用的滤波方法，如傅里叶分解。第一个结构负责能量的反向传递，而第二类是负责前向传递拟能。这个分解是在二维的数值模拟上进行的一组圆柱体扰乱水流的通道。
在第三部分中，我们使用基于小波的多重分形方法来定性和定量描述复杂的时间模式大气数据。在此使用了位势高度的时间序列研究。平流层和对流层的结果表明该序列表现出两种不同的多重分形行为。对于大时间尺度（几年），主要的Hölder指数平流层和对流层数据均为负值，表明缺乏相关性。对于短时间尺度（从几天到一天年），平流层系列与Hölder呈现出一些相关性指数大于0.5，而对流层数据要少得多相关。
},issn={2617-8710}，doi={https://doi.org/},网址={http://global-sci.org/intro/article_detail/ijnam/840.html}}
TY-JOUR公司T1-小波，多尺度现象的数值工具：从二维湍流到大气数据分析AU-菲舍尔，P。奥东，K.-K。JO-国际数值分析与建模杂志VL-5级SP-64欧洲药典-842018年上半年DA-2018年11月序号-5做-http://doi.org/UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/ijnam/840.htmlKW-小波、二维湍流、多重分形分析，大气数据AB公司-多分辨率方法，如小波分解，越来越多地用于多尺度的物理应用现象发生。我们在本文中介绍了两个应用程序小波理论的两个不同方面。
在本文的第一部分中，我们回顾了小波的基理论。我们描述了如何使用连续小波分解分析多重分形模式。我们还总结了关于正交小波和小波包分解。
在第二部分中，我们证明了小波包滤波可以成功地用于分析二维湍流。这个技术允许分离两种结构：固体旋转一部分涡，其余主要由涡度组成细丝。这两个结构是多尺度的，无法获得通过常用的滤波方法，如傅里叶分解。第一个结构负责能量的反向传递，而第二类是负责前向传递拟能。这个分解是在二维的数值模拟上进行的一组圆柱体扰乱水流的通道。
在第三部分中，我们使用了一种基于小波的多重分形方法来定性和定量描述复杂的时间模式大气数据。在此使用了位势高度的时间序列研究。平流层和对流层的结果表明该序列表现出两种不同的多重分形行为。对于大时间尺度（几年），主要的Hölder指数平流层和对流层的数据为负值，表明缺乏相关性。对于短时间尺度（从几天到一天年），平流层系列与Hölder呈现出一些相关性指数大于0.5，而对流层数据要少得多相关。
P.Fischer和K.-K.Tung。(1970). 小波，多尺度现象的数值工具：从二维湍流到大气数据分析。国际数值分析与建模杂志.5(5).64-84.数字对象标识：
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