量子Daubechies-D（4）小波变换算法及应用研究

由于量子计算相比经典计算具有突出的优越性,设计基于通用量子语言Q_language的量子Daubechies-D（4）小波变换算法对于小波变换的应用和量子算法的完善具有重要的意义。文章分析了Daubechies-D（4）小波变换过程,给出了量子Daubechies-D（4）小波变换算法的Q_language语言描述,并分析得出其时间和空间复杂度,给出了实现量子Daubechies-D（4）小波变换应用方法。     

量子小波变换算法及线路实现

随着小波理论研究的深入,以及小波分析在信号分析和图像处理等领域的广泛应用,小波分析在量子计算领域中也越来越受到重视.应用置换矩阵、W-H变换矩阵和量子傅立叶变换矩阵来对Haar小波及D(4)小波变换矩阵进行分解,给出其算法,然后得出其完整的量子逻辑线路图,最后分析其复杂度.     

基于Haar小波变换的快速指纹识别算法

指纹中不同的空间频率和纹理方向代表了指纹图像的内在特征。为了提取这些特征,提出了基于Haar小波变换的快速指纹识别算法。该算法在提取指纹特征有效区域的基础上,直接对指纹灰度图像进行Haar小波变换以获取指纹特征向量。与传统的基于指纹细节特征的识别算法相比大大减少了计算量。另外,还将指纹识别算法移植到嵌入式安全领域。在基于Arm7处理器(主频100MHz)架构的嵌入式平台上,对FVC2000标准指纹数据库进行了实验,得到了很好的FAR,FRR关系图,并且整个识别过程耗时在1 s左右。实验结果表明,本文算法在快速指纹识别方面是成功的。     

离散Haar变换的快速算法设计

运用二分技术设计出了离散Ｈａａｒ变换的一组快速算法。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

基于Haar小波变换和分块DCT的人脸识别

提出一种新的基于二维离散小波分解和分块离散余弦变换的降维方法.该方法与模式识别领域中用于特征提取和降维的PCA-LDA方法进行了比较.结果表明,此方法与PCA-LDA方法在识别率上大体相当,但它比其更具有计算量小、降维速度快的优点.因此,该方法对于人脸识别是一种有效降维手段.     

基于Haar 小波变换的连续时间系统鲁棒参数辨识

给出用Ｈａａｒ小波对连续时间系统的鲁棒辨识方法。该方法在用Ｈａａｒ小波对系统输入和输入展开时,通过极小化一个鲁棒指标来减少噪声对展开系数的影响。因此对连续时间系统可获得鲁棒参数估计。仿真结果表明了该算法的有效性。     

多量子位量子小波变换逻辑线路及仿真实现

由于量子计算相比于经典计算的突出优越性,量子小波变换的实现对于小波变换的理论完善和实际应用具有重要的意义,而逻辑线路是该变换实现的基础。应用多量子算符代数理论设计了3量子位Haar和D^（4）小波变换的逻辑线路,进而将逻辑线路转化成核磁共振系统可以实现的脉冲序列,并在量子计算仿真器（QCE）上进行了模拟实现,验证了逻辑线路的合理性。     

基于多核计算平台和高速缓存感知的Haar小波变换算法

针对目前多核计算平台的普及性以及多核平台的强大计算能力,通过充分利用高速缓存的工作原理以及多线程程序设计的优势,提出了一种在多核平台上高速缓存优化的并行Haar小波计算算法.通过测定算法运行过程中高速缓存缺失率以及算法在不同多核计算平台上的运算性能,反映了该算法极大地降低了缺失率和减少了计算时间.如在数据规模8192条件下缺失率从95%降低到8.37%,计算时间从4.35s减至0.89s.由此证明了该计算方法具有高速且可移植的特性.     

量子傅立叶变换算法的仿真实现

利用核磁共振（NMR）实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,亦即NMR量子计算程序，在NMR技术中,通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的，本文讨论如何设计多量子位核磁共振（NMR）脉冲序列来实现量子傅立叶变换算法,并在量子仿真器（QCE）上进行实验验证。     

Three-dimensional quantum wavelet transforms

Wavelet transform is being widely used in the field of information processing. One-dimension and two-dimension quantum wavelet transforms have been investigated as important tool algorithms. However, three-dimensional quantum wavelet transforms have not been reported. This paper proposes a multi-level three-dimensional quantum wavelet transform theory to implement the wavelet transform for quantum videos. Then, we construct the iterative formulas for the multi-level three-dimensional Haar and Daubechies D4 quantum wavelet transforms, respectively. Next, we design quantum circuits of the two wavelet transforms using iterative methods. Complexity analysis shows that the proposed wavelet transforms offer exponential speed-up over their classical counterparts. Finally, the proposed quantum wavelet transforms are selected to realize quantum video compression as a primary application. Simulation results reveal that the proposed wavelet transforms have better compression performance for quantum videos than two-dimension quantum wavelet transforms.     

The Haar wavelet transform: its status and achievements

This paper is a brief survey of basic definitions of the Haar wavelet transform. Different generalizations of this transform are also presented. Sign version of the transform is shown. Efficient symbolic calculation of Haar spectrum is discussed. Some applications of Haar wavelet transform are also mentioned.     

基于Haar小波的多尺度NLOS误差抑制算法

针对无线定位中非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差对定位精度的影响,在分析NLOS误差特性的基础之上提出了多尺度误差抑制算法。该算法将信号的多尺度估计方法和卡尔曼滤波相结合,利用小波变换特有的低通滤波特性能和小波阀值去噪能够很好地消除到达时间/到达时间差分（Time of Arrival/Time Diff of Arrival,TOA/TDOA）测量值中的NLOS误差,给出了Haar小波的实现方法。仿真实验结果表明,该算法在不同的NLOS误差模型和不同的信道环境下均能很好地抑制NLOS误差,较大幅度地提高了定位精度。     

一种改进的双链量子遗传算法及其应用*

针对目前双链量子遗传算法中保持种群多样性和改善优化效率问题提出了三种改进方法。通过在量子比特概率幅三角函数表达式中引入常数因子,使搜索过程在多个周期上同时进行,以改善算法的优化效率;提出了一种基于单比特量子Hadamard的变异策略,可提高保持种群多样性的概率;改进了量子旋转门转角步长函数,能够有效避免算法震荡,增强算法的适应性。以多变量函数极值优化问题为例,仿真实验结果表明上述三种改进措施是有效的。     

Minimization of Haar wavelet series and Haar spectral decision diagrams for discrete functions

In this paper, a minimization of Haar wavelet series for simplification of circuits and Haar based decision diagrams representing discrete multiple-valued functions is proposed. The minimization is performed by permutation of indices of generalized Haar functions. Experimental results show that this method provides reasonable reduction in the number of non-zero coefficients. The Haar series reduced this way can be useful in the circuit synthesis for realization of multiple-valued functions. The same algorithm can be also used to reduce the number of paths in decision diagrams related to the Haar wavelet transforms. In many cases, this reduction provides smaller size of such decision diagrams.     

A low-complexity ECG processing algorithm based on the Haar wavelet transform for portable health-care devices

This paper presents a simple Electrocardiogram （ECG） processing algorithm for portable healthcare devices. This algorithm consists of the Haar wavelet transform （HWT）, the modulus maxima pair detection （MMPD） and the peak position modification （PPM）. To lessen the computational complexity, a novel no multiplier structure is introduced to implement HWT. In the MMPD, the HWT coefficient at scale 24 is processed to find candidate peak positions of ECG. The PPM is designed to correct the time shift in digital process and accurately determine the location of peaks. Some new methods are proposed to improve anti-jamming per- formance in MMPD and PPM. Evaluated by the MIT-BIH arrhythmia database, the sensitivity （Se） of QRS detection is 99.53% and the positive prediction （Pr） of QRS detection is 99.70%. The QT database is chosen to fully validate this algorithm in complete delineation of ECG waveform. The mean # and standard deviation cr between test results and annotations are calculated. Most of a satisfies the CSE limits which indicates that the results are stable and reliable. A detailed and rigorous computational complexity analysis is presented in this paper. The number of arithmetic operations in N input samples is chosen as the criterion of complexity. Without any multiplication operations, the number of addition operations is only about 16.33N. This algorithm achieves high detection accuracy and the lower computational complexity.     

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法。该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带;然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的;最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar小波精确重构得到去斑图像。实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息;该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法。