小波分析是現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)這棵大樹的主干和最完美的結(jié)晶。從形象直觀上看，小波是指人們可以觀察到的最短、最簡(jiǎn)單的正負(fù)相同、具有衰減性的振蕩波;而從數(shù)學(xué)上說，小波函數(shù)f(t)是具有其中心三個(gè)條件的窗口函數(shù)，它既能刻劃信號(hào)在時(shí)域和頻域的局部化特性，又能完全保留信號(hào)的全部信息，而且具有變焦距性質(zhì)，即對(duì)于只在瞬間出現(xiàn)的高頻信號(hào)具有很窄的時(shí)間窗口，而在低頻段又具有很寬的不同尺度的變換。小波分析的實(shí)質(zhì)是反映事物世界的波粒二重性以及局部與整體多層次展現(xiàn)的辯證關(guān)系，其最吸引人的特點(diǎn)就在于時(shí)頻定位和多尺度近似能力，在自適應(yīng)控制、魯棒控制、非線性控制、過程辨識(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等眾多領(lǐng)域都取得了豐碩的成果。

　　分形與混沌是本質(zhì)上一致的兩個(gè)方面。混沌事件在不同的時(shí)間表現(xiàn)出相似的變化模式，而分形則是在空間標(biāo)度下表現(xiàn)的相似性�；煦缢�關(guān)注的是其復(fù)雜的不穩(wěn)、發(fā)散、收斂的過程，而分形則是刻畫混沌運(yùn)動(dòng)的直觀的幾何語言�；煦�、分形和小波分析的有機(jī)結(jié)合有著極豐富的內(nèi)涵和深刻的哲理，它必將為材料分子自動(dòng)組裝、高速基因測(cè)序及高效蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等重大的精微科技難題的解決提供強(qiáng)有力的工具，也將為儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化開拓出光輝前景。

　　物元可拓方法是在多種已知的一般決策的比較和優(yōu)選的基礎(chǔ)上，根據(jù)各層次、各階段產(chǎn)生的不相容的矛盾問題的需要，進(jìn)而突破常規(guī)地、拓展性地采取創(chuàng)造性決策技巧，抓住關(guān)鍵策略，最大限度地滿足主系統(tǒng)、不相容的矛盾轉(zhuǎn)化為相容關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)全局性最佳決策目標(biāo)。它是在復(fù)雜系統(tǒng)中化解次要矛盾，解決主要矛盾和關(guān)鍵性難題的有力手段，也將會(huì)對(duì)儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展進(jìn)程作出重大貢獻(xiàn)。

　　數(shù)據(jù)融合技術(shù)是對(duì)多信息源測(cè)得的數(shù)據(jù)，根據(jù)其在整個(gè)系統(tǒng)的重要性和可信度分配以不同的權(quán)值比重，綜合計(jì)算出該特征屬性總體最優(yōu)化表征值的一種技術(shù)方法。它是一種對(duì)復(fù)雜事物屬性的優(yōu)化測(cè)量和表征技術(shù)，對(duì)高技術(shù)開發(fā)研究具有極重要的意義。

　　總之，當(dāng)今世界的智能科技正在飛速、全面地向前發(fā)展。

　　二 智能科技在儀器儀表及測(cè)量中的應(yīng)用

　　智能自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用正在全面滲入到儀器儀表工業(yè)。

　　(1)在儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進(jìn)中的應(yīng)用

　　首先，智能自動(dòng)化技術(shù)為儀器儀表與測(cè)量的相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。運(yùn)用智能化軟硬件，使每臺(tái)儀器或儀表能隨時(shí)準(zhǔn)確地分析、處理當(dāng)前的和以前的數(shù)據(jù)信息，恰當(dāng)?shù)貜牡�、中、高不同層次上�?duì)測(cè)量過程進(jìn)行抽象，以提高現(xiàn)有測(cè)量系統(tǒng)的性能和效率，擴(kuò)展傳統(tǒng)測(cè)量系統(tǒng)的功能，如運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算、混沌控制等智能技術(shù)，使儀器儀表實(shí)現(xiàn)高速、高效、多功能、高機(jī)動(dòng)靈活等性能。

　　其次，也可在分散系統(tǒng)的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等微型芯片技術(shù)，設(shè)計(jì)模糊控制程序，設(shè)置各種測(cè)量數(shù)據(jù)的臨界值，運(yùn)用模糊規(guī)則的模糊推理技術(shù)，對(duì)事物的各種模糊關(guān)系進(jìn)行各種類型的模糊決策。其優(yōu)勢(shì)在于不必建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，也不需大量的測(cè)試數(shù)據(jù)，只需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)合適的控制規(guī)則，應(yīng)用芯片的離線計(jì)算、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，按我們的需要和精確度產(chǎn)生準(zhǔn)確的分析和準(zhǔn)時(shí)的控制動(dòng)作。

　　特別是在傳感器測(cè)量中，智能自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛。用軟件實(shí)現(xiàn)信號(hào)濾波，如快速傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換、小波變換等技術(shù)，是簡(jiǎn)化硬件，提高信噪比，改善傳感器動(dòng)態(tài)特性的有效途徑，但需要確定傳感器的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，而且高階濾波器的實(shí)時(shí)性較差。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)高性能的自相關(guān)濾波和自適應(yīng)濾波。充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)有力的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，聯(lián)想、記憶功能以及對(duì)非線性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱映射特性，無論在適用性和快速實(shí)時(shí)性等各方面都將大大超過復(fù)雜函數(shù)式，可充分利用多傳感器資源，綜合獲取更準(zhǔn)確、更可信的結(jié)論。其中實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的、快變與緩變的、模糊和確定性的數(shù)據(jù)信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此時(shí)，對(duì)象特征的提取、融合，直至最終決策，作出正確的判斷，將成為難點(diǎn)。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯將成為最值得選用的方法。例如，氣體傳感陣列用于混合氣體識(shí)別，在信號(hào)處理方法上可采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，先進(jìn)行分類，再識(shí)別組分，將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉(zhuǎn)化為分段擬合，以降低算法的復(fù)雜度，提高識(shí)別率。又如，食品味覺信號(hào)的檢測(cè)和識(shí)別的難度，曾一度是研究與開發(fā)單位的主要障礙所在。如今可利用小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，然后將數(shù)據(jù)輸入用遺傳算法訓(xùn)練過的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則大大提高了對(duì)簡(jiǎn)單復(fù)合味的識(shí)別率。再如，在布匹面料質(zhì)量的評(píng)定，柔性*作手對(duì)觸覺信號(hào)的處理，機(jī)器的故障診斷領(lǐng)域，智能自動(dòng)化技術(shù)也都取得了大量的成功實(shí)例。

　　(2)在虛擬儀器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

　　儀器與測(cè)量技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，不但大大提高了測(cè)量精確度與智能自動(dòng)化水平，特別是計(jì)算機(jī)的硬件軟化和軟件模塊化的虛擬儀器的迅猛發(fā)展，以及其與網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)資源程序的統(tǒng)一和優(yōu)化性能配置，為儀器儀表的智能化水平的迅速提高，創(chuàng)造了越來越優(yōu)越的條件。

　　在儀器儀表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，儀器廠家過去都是以源代碼形式向用戶提供智能虛擬儀器即插即用的儀器驅(qū)動(dòng)器，為了簡(jiǎn)化最終用戶的使用*作與開發(fā)過程，不斷提高運(yùn)行效率，以及編程質(zhì)量和編程靈活性，相關(guān)儀器廠家在VXI即插即用的總線儀器驅(qū)動(dòng)器標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上作出了一套新的智能化儀器驅(qū)動(dòng)軟件規(guī)范，在虛擬儀器結(jié)構(gòu)與性能上進(jìn)行了下述多方面改進(jìn)。

　　首先，考慮要兼顧用戶的直觀、易用與盡可能提高運(yùn)行效率，并保持原來VXI總線即插即用標(biāo)準(zhǔn)的高層編程接口，以提供相同的功能函數(shù)調(diào)用格式。