基于多高斯窗的实值离散Gabor变换

传统的单窗复值离散Gabor变换具有固定的时频分辨率,由于受窗函数时宽-带宽之间的制约关系,即不确定性原理限制,其时间分辨率和频率分辨率是矛盾的关系。为了改善传统离散Gabor变换时频分辨率并加快其变换速度,提出了一种基于多高斯窗的实值离散Gabor变换,实验结果表明能有效改善联合时频域内的聚集性,从而提供了一种快捷地计算非平稳信号进化谱方法。     

基于辅助双正交的实值离散多Gabor变换

为了改善传统离散Gabor变换的时频分辨率,降低离散Gabor变换计算的复杂性,提出了一种基于多高斯窗的实值离散Gabor变换分析窗的快速求解算法。对多高斯窗下离散Gabor变换双正交关系式进行了简化,给出了分析窗组的代数方程表达式。该算法相对于多高斯Gabor展开的计算复杂度明显降低,仿真实验的结果也证明了该算法的有效性。     

基于多抽样率滤波实现离散Gabor展开与变换的快速并行算法

Gabor变换在信号处理领域一直被认为是一十分有用的时频分析工具,却因Gabor变换算法的高计算复杂性而限制了其实时应用.本文基于多抽样率滤波原理,设计了分析和综合滤波器组分别用于实现离散Gabor变换与展开,从而提出了全新的离散Gabor展开与变换快速并行算法.所设计的分析和综合滤波器组中的每一并行通道具有一致的结构并能够利用快速Fourier变换(FFT)及其逆变换(IFFT)减小计算量.每一并行通道计算复杂性非常小,只取决于输入离散信号的长度及Gabor频率抽样点数,并且每一并行通道计算复杂性不会随Gabor变换过抽样率增加而增大.本文对所提出的并行算法的计算复杂性进行了分析并与目前主要的离散Gabor展开与变换并行算法进行了比较,结果表明所提出基于多抽样率滤波实现离散Gabor展开与变换的并行算法对实时信号处理十分有利.     

基于实值离散Gabor变换的瞬变信号表示

实值离散Gabor变换(RDGT)是先前提出的用于对非平稳信号进行联合时频分析的一种快速变换方法。基于RDGT,该文提出了一种快速的瞬变信号Gabor表示算法,该算法能够有效地在联合时频域中区分多个具有不同频率和不同到达时间的被白噪声污染的瞬变信号。文章结尾还给出了一些实验来验证算法的有效性。     

实值离散Gabor变换用于雷达信号的表示

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际模型,为构建基于实值离散Gabor变换的移动目标检测系统(MTD),提出了一种基于实值离散Gabor变换(RDGT)的快速的雷达信号Gabor表示算法.基于DCT的实值离散Gabor变换是一种重要的联合时频域分析工具,文中采用基于DCT的实值离散Gabor变换的算法对雷达信号进行Gabor域表示,并给出了一些仿真实验来验证算法的有效性.仿真结果表明该算法能够将被白噪声污染的不同多普勒频率不同到达时间的雷达目标回波信号在联合时频域中进行有效地区分.     

基于广义S变换的时频滤波技术研究

针对S变换的滤波方法受到窗函数固定的限制,对信号的滤波不能达到良好效果,广义S变换时频滤波克服了传统S变换滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。将信号用广义S变换方法变换到时频域,对不同时间内不同频率的噪声部分冲零,再将去噪后的信号利用广义S反变换到时间域,获得所需要的有效信号。通过理论计算和信号模型仿真表明,广义S变换时频滤波方法能够较为精确的分析数据的时间和频率特征,有效滤除不同时段不同频率的噪声,可以最大化的保留原始信息。该方法具有较高的实用性和灵活性。     

基于Gabor滤波和形态学变换的手臂静脉线提取

提出了一种针对近红外图像的手臂静脉提取算法。首先利用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对近红外图像进行预处理,增强对比度。然后利用Gabor滤波器对增强后的图像进行滤波,由Gabor滤波后的方向图和能量图获得手臂静脉位置。接着,对能量图进行高低帽变换,然后将整幅图像进行二值化,采用开闭运算处理二值化图像,利用形态学骨架提取的方法提取手臂静脉线,最后对骨架化后的图像进行毛刺修剪,得到比较完整有效的静脉线。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地保证静脉线的连续性和完整性,有效地提高手臂静脉的匹配率。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

基于DST的实值离散Gabor变换

Gabor变换已被公认为是通信和信号处理中信号与图像表示的最好的方法之一,一直以来对Gabor变换的研究和应用实际上是基于Fourier变换的复值Gabor变换,因此这里对实值Gabor变换进行了研究。采用双正交分析方法,定义了一种基于离散正弦变换(DST)的实值离散Gabor变换(RDGT),该变换不仅适用于临界抽样条件而且适用于过抽样条件,并证明了变换的完备性条件(即该变换中综合窗与分析窗的双正交条件),该实验结果也验证了变换的完备性。针对实值信号,该变换由于仅涉及实值运算,并可利用快速DSTI、DST算法来加速变换,因此比传统复值离散Gabor变换在计算、实现方面更为简单。在实际应用中,将更方便于软件和硬件的实现。     

改进的Gabor滤波算法在指纹识别中的应用

指纹自动识别系统中图像的处理和匹配算法在系统的设计中起了尤为重要的作用,本文对Gabor滤波算法进行了简化,同时引入了HGF（Half Gabor Filter）对指纹图像进行了增强处理。实验结果表明经过这种改进的Gabor滤波算法提高了图像的处理速度,并很好的保留纹线的关键信息。     

利用多抽样率滤波实现DHT的实值离散Gabor变换

基于多抽样率滤波原理,设计了分析和综合滤波器组,分别用于实现（基于DHT核函数的）离散Gabor展开与变换,提出了新的实值离散Gabor展开与变换快速并行算法。在并行算法中,由于总计算复杂性分摊于多个结构一致并能够利用快速一维离散快速Hartley变换（N点1-D DHT）的并行通道,因此并行算法的计算时间取决于单个并行通道的计算复杂性。而每一并行通道的计算复杂性非常小,所以分析和综合滤波器组的处理速度是相当快的。将所提出的算法与当前最快的并行算法进行了比较,结果表明基于多抽样率滤波实现的实值离散Gabor展开与变换快速并行算法对实时信号处理十分有利。     

Gabor变换与双线性时频分布的时频结构

时频聚集性和交叉项是衡量时频分布性能的主要评价指标。Gabor变换是一种线性变换且不存在交叉项,而双线性时频分布具有良好的时频聚集性但存在交叉项。从图像处理的角度对Gabor变换和双线性时频分布的时频图像进行处理,可以得到既具有良好的时频聚集性,又减少交叉项的时频分布。仿真实验表明这种方法可以得到更加精细的语音时频结构。     

Fast parallel algorithms for discrete Gabor expansion and transform based on multirate filtering

The Gabor transform has long been recognized as a very useful tool for the joint time and frequency analysis in signal processing.Its real time applications,however,were limited due to the high computational complexity of the Gabor transform algorithms.In this paper,some novel and fast parallel algorithms for the finite discrete Gabor expansion and transform are presented based on multirate filtering.An analysis filter bank is designed for the finite discrete Gabor transform(DGT)and a synthesis filter bank is designed for the finite discrete Gabor expansion(DGE).Each of the parallel channels in the two filter banks has a unified structure and can apply the FFT and the IFFT to reduce its computational load.The computational complexity of each parallel channel does not change as the oversampling rate increases.In fact,it is very low and depends only on the length of the input discrete signal and the number of the Gabor frequency sampling points.The computational complexity of the proposed parallel algorithms is analyzed and compared with that of the major existing parallel algorithms for the finite DGT and DGE.The results indicate that the proposed parallel algorithms for the finite DGT and DGE based on multirate filtering are very attractive for real time signal processing.     

归一化窗S变换和TT变换联合时频滤波

基于雷达信号特性及归一化窗S变换与TT变换原理,提出一种新的雷达回波信号二维时频滤波方法。通过对雷达信号进行归一化窗S变换时频滤波,滤除高频杂波和随机噪声;再利用TT变换滤除低频杂波。实验结果表明,相较于传统滤波,所提方法的滤波算子随时间及频率同步变化,克服了传统方法受使用条件限制的缺点;有效滤除杂波的同时保留原信号特征,增强了检测及识别能力。     

基于DCT的2D实值离散Gabor变换

摘 要 本文提出了一种在临界抽样条件下基于2D DCT的二维实值离散Gabor变换(2D RDGT),介绍了其快速算法。并比较了该变换与二维复值离散Gabor变换(2D CDGT)的算法复杂性。     

基于实值离散Gabor变换的谱减法语音增强

提出了一个基于实值离散Gabor变换的新的谱减法语音增强,采用高斯窗作为综合窗,利用已有的快速实值离散Gabor变换将语音变换到时频域,噪声估计采用改进的最优滤波和最小统计的martin算法,在联合时频域进行谱减得到纯净语音增益,在得到语音增强信号后,利用实值离散Gabor逆变换将其还原输出。实验结果表明,在分段信噪比和语音质量方面均与目前主流谱减法相比均有提高。     

基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配*

分析了Log Gabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的Log Gabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于Log Gabor滤波器的指纹纹理匹配算法。首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行Log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。