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通货膨胀曲线西方经济学
通货膨胀曲线是指以物价指数为纵轴、时间为横轴绘制出来的曲线，用来描述通货膨胀的趋势和变化。
在西方经济学中，通货膨胀曲线通常被描述为一个向上倾斜的曲线。
这是因为在一般情况下，经济发展和货币供应量增加会导致物价上涨，从而引发通货膨胀。
这种曲线通常被称为“菲利普斯曲线”，以英国经济学家菲利普斯的名字命名。
菲利普斯曲线在短期内描述了通货膨胀和失业之间的关系。
在曲线的左侧，失业率较高，通货膨胀相对较低；而在曲线的右侧，失业率较低，通货膨胀相对较高。
这表明，在经济活动较为疲软时，通货膨胀率较低；而在经济活动较为强劲时，通货膨胀率较高。
然而，近年来经济学家发现，菲利普斯曲线在长期内的有效性有所下降。
这是因为在长期内，经济的结构和制度变化会对通货膨胀率产生影响，而仅仅依靠失业率来预测通货膨胀已不再准确。
因此，通货膨胀曲线的形态和解释在不同的经济学理论和模型中有所差异。
数字图像处理三级项目—高通、低通、带通滤波器摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个很是重要的问题。
利用matlab软件,采取频域滤波的方法,对图像进行低通和高通滤波处理。
低通滤波是要保存图像中的低频分量而除去高频分量，由于图像中的边沿和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边沿轮廓；高通滤波是要保存图像中的高频分量而除去低频分量，所以高通滤波可以保存较多的边沿轮廓信息。
低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器等等，本次设计使用的低通滤波器为****。
高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器等等，本次设计使用巴特沃斯高通滤波器。
1、频域低通滤波器：设计低通滤波器包含butterworth andGaussian (选择合适的半径，计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。
实验原理阐发根据卷积定理，两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换获得，如果f(x, y)和h(x, y)辨别代表图像与空间滤波器，F(u, v)和H(u, v)辨别为响应的傅立叶变换（H(u, v)又称为传递函数），那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。
在频域空间，图像的信息表示为不合频率分量的组合。
如果能让某个规模内的分量或某些频率的分量受到抑制，而让其他分量不受影响，就可以修改输出图的频率散布，达到不合的增强目的。
频域空间的增强办法的步调：（1）将图像从图像空间转换到频域空间；（2）在频域空间对图像进行增强；（3）将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。
低通滤波是要保存图像中的低频分量而除去高频分量。
图像中的边沿和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边沿轮廓。
理想低通滤波器具有传递函数：其中D0为制定的非正数，D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。
菲利普斯曲线科普菲利普斯曲线菲利普斯曲线表明失业与通货膨胀存在一种交替关系的曲线，通货膨胀率高时，失业率低；通货膨胀率低时，失业率高。
菲利普斯曲线是用来表示失业与通货膨胀之间交替关系的曲线，由新西兰经济学家W菲利普斯于1958年在《1861－1957年英国失业和货币工资变动率之间的关系》一文中最先提出。
此后，经济学家对此进行了大量的理论解释，尤其是萨缪尔森和索洛将原来表示失业率与货币工资率之间交替关系的菲利普斯曲线发展成为用来表示失业率与通货膨胀率之间交替关系的曲线。
名称菲利普斯曲线（Phillips Curve）定义1958年，菲利普斯根据英国1867－1957年间失业率和货币工资变动率的经验统计资料，提出了一条用以表示失业率和货币工资变动率之间交替关系的曲线。
这条曲线表明：当失业率较低时，货币工资增长率较高；反之，当失业率较高时，货币工资增长率较低，甚至是负数。
根据成本推动科普的通货膨胀理论，货币工资可以表示通货膨胀率。
因此，这条曲线就可以表示失业率与通货膨胀率之间的交替关系。
即失业率高表明经济处于萧条阶段，这时工资与物价水平都较低，从而通货膨胀率也就低；反之失业率低，表明经济处于繁荣阶段，这时工资与物价水平都较高，从而通货膨胀率也就高。
失业率和通货膨胀率之间存在着反方向变动的关系。
图中，横轴U值代表失业率，纵轴G值代表通货膨胀率，向右下方倾斜的PC即为菲利普斯曲线。
这条曲线表明，当失业率高（d）时通货膨胀率就低（b），当失业率低（c）时通货膨胀率就高（a）。
最初是说明失业率和货币工资变动率之间交替关系的一条曲线。
它是由英国经济学家菲利普斯根据1861―1957年英国的失业率和货币工资变动率的经验统计资料提出来的，故称之为菲利普斯曲线。
因为西方经济学家认为，货币工资率的提高是引起通货膨胀的原因，即货币工资率的增加超过劳动生产率的增加，引起物价上涨，从而导致通货膨胀。
所以，菲利普斯曲线又成为当代经济学家用以表示失业率和通货膨胀之间此消彼长、相互交替关系的曲线。
1.对一维信号noissin的连续小波分解变换：
>> load noissin;
>> x=noissin;
>> figure(1)；
>> plot(x);
图1原始信号
>> subplot(122);
>> c=cwt(x,2:2:128,'db4','plot');
>> figure(2);
>>subplot(121);
>> c=cwt(x,1:48,'db4','plot');
图2不同尺度下的连续小波分解
>> figure(3);
>> c=cwt(x,2:2:128,'cgau4','plot');
图3信号的复连续小波分解2.对一维信号leleccum的离散小波的单尺度分解变换：>> load leleccum
>> s=leleccum(1:3920) ;
>> [cA1,cD1]=dwt(leleccum,'db1');
>> subplot(2,1,1);
>> plot(leleccum);
>> title('leleccum信号时域图');
图4Leleccum信号
>>plot(cA1);
图5
>> Ylabel('dbl(cA1)');
>> plot(cD1);
>> Ylabel('dbl(cD1)');
图5
Butterworth低通滤波
>> [F,P]=uigetfile('.jpg');
图6载入.jpg图像>>imna=strcat(P,F);
>> A=imread(imna);
>>imshow(A);
图7原始图像
>> B=imnoise(A,'salt & pepper');
>> figure(2);
>> imshow(B);
图8加入椒盐噪声后的图像
>>f=double(B);
>> g=fft2(f);
>> g=fftshift(g);
>> [N1,N2]=size(g);
>> n=1;
>> d0=50;
>> n1=fix(N1/2);
>> n2=fix(N2/2);
>> for i=1:N1
for j=1:N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
>> result=ifftshift(result);
>> X2=ifft2(result);
>> X3=uint8(real(X2));
>> figure(3);
>> imshow(X3)
图9低通滤波去噪后的图像
//继续对图像A进行Butterworth高通滤波的处理
f=double(A);
>> g=fft2(f);
>> g=fftshift(g);
>> [N1,N2]=size(g);
>> n=2;
>> d0=5;
>> n1=fix(N1/2);
>> n2=fix(N2/2);
>> for i=1:N1
for j=1:N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
if d==0
h=0;
else
h=1/(1+(d0/d)^(2*n));
end
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
>> result=ifftshift(result);
>> X2=ifft2(result);
>> X3=uint8(real(X2));
>> figure(4);
>> imshow(X3)
图10Butterworth高通滤波图像。
