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1.
提出了多小波(Multiwavelet)预滤波器的选择原则—预滤波和多小波变换对原数据不引入任何形式的信息损失或失真,该原则对应于预滤波器和多小波滤波器组在频域内能谱密度恒为常数.在此基础上,得到了常用多小波预滤波器应满足的必要条件.提出了用于数据压缩的预滤波器的选择方法,该方法以数据高低频成分分离的分离效率为选择准则.以此准则,给出了常用多小波的最佳预滤波器.仿真实例证实了这种方法的有效性.  相似文献   
2.
提出了一种设计数据压缩FIR滤波器的新方法.该方法在不引入信息失真的前提下以最有效分解原信号为目的设计滤波器.由此设计的滤波器可以实现数据基于压缩目的的最优分解,能够最大可能地提取信号中的有用信息同时去除冗余信息.该分解过程与具有一定正则性的Daubechies小波的离散小波变换十分相似,该滤波器也和Daubechies小波分解滤波器完全相同,其原因是Daubechies在构造小波时引入的余项应为零.  相似文献   
3.
提出了适应于更一般情况的基于小波域隐Markov树(HMT)模型信号降噪的改进算法。通常算法以数个零均值高斯函数加权之和描述信号小波系数统计分布,在有些情况下可能带来严重失真。改进算法以一般统计模型描述信号小波系数分布,以最优估计方式对其降噪,能够避免不适当统计模型可能带来的潜在失真。数据仿真表明该算法有时可以减少降噪信号的MSE(均方误差)80%以上。  相似文献   
4.
幅频条件、相频条件以及完美重构条件构成了双正交小波基Hilbert变换对的设计基础.本文总结出两双正交低通滤波器消失矩差和相位差之间的关系.该关系表明选择适当的消失矩是满足相频条件的唯一途径,同时提供了选择方法.幅频条件则通过一个有约束条件的优化过程近似满足,其中完美重构条件用作约束条件,选择原滤波器和对偶滤波器幅频响应之差的平方的积分为损失函数.仿真实例表明该方法能够得到较其它方法更接近Hilbert变换对的结果.  相似文献   
5.
双树复小波变换及其应用综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
双树复小波变换是为克服通常的离散小波变换的缺陷而提出的。当对应小波基(近似)满足Hilbert变换关系时,双树复小波变换能够极大地减小通常的实小波变换中的平移敏感性,改善方向选择性。这些优点使双树复小波变换成为有效的图像配准融合工具,能够显著提高配准融合质量。  相似文献   
6.
一种基于小波分解的非线性系统辨识的新方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了一种结合小波理论和NARX模型的新辨识算法.该算法利用小波(多维小波)函数有效的逼近能力避免了通常确定NARX模型结构时的复杂过程,构成了一个相当通用且不依赖于系统先验信息的辨识框架.应用递推最小二乘算法估计模型参数时,该算法可实现系统的在线辨识.两仿真算例说明了这种算法的有效性.  相似文献   
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