临界抽样Gabor展开的非局部性分析

Ｇａｂｏｒ展开是一在时－频混合空间描述信号的非正交展开。由于展开的非正交性，使得展开系数的计算较为困难。现有的关于Ｇａｂｏｒ展开的文献大都集中在讨论Ｇａｂｏｒ展开的计算，而对临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的非局部性问题没有给予足够的重视。本文将证明当临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的窗函数为连续或对称函数时，Ｇａｂｏｒ展开不仅存在非局部性问题，而且收敛性也得不到保证。同时我们还将给出临界抽样Ｇａｂｏｒ展开非局部性的     

拟正交Gabor展开的构造

利用Ｚａｋ变换和框架作为数学工具，本文给出了一种在整数倍过抽样时构造拟正交Ｇａ－ｂｏｒ展开的方法。由于拟正交Ｇａｂｏｒ展开的窗函数及对偶窗具有相同的形式，使得Ｇａｂｏｒ展开的计算特别简单。由于所构造的窗函数具有良好的时频局部特性，在计算机视觉和信号处理等领域有着广泛的应用前景     

离散Gabor展开及其关系

Ｇａｂｏｒ 展开是一种分析非平稳信号的工具。为了能进行数值计算,需要对连续 Ｇａｂｏｒ展开进行离散化和有限化。在过采样的一般情况下,给出了有限离散时域 Ｇａｂｏｒ 展开系数与有限离散频域 Ｇａｂｏｒ 展开系数之间的关系,并给出了一个计算实例。     

用Gabo:展开进行地震数据的滤波

Gabor展开是用一组在时域及频域都局部化且具有能量集中性质的函数来展开信号,这种特征使得Gabor展开适于处理那些时间无关或非平稳的信号。利用框架理论,类似于SVD特征映像滤波方法,本文用Gabor展开滤波方法来进行地震信号的去噪处理。仿真结果显示出Gabor展开滤波方法的优越性。     

连续Gabor展开离散化后的混叠问题

为能进行数值计算，需对连续Ｇａｂｏｒ展开离散化有限化。本文就时域与频域两种情况，给出了在过采样率的一般情况下，有限离散化后的Ｇａｂｏｒ展开系数与原连续Ｇａｂｏｒ展开系数之间的关系，并由此推出了离散Ｇａｂｏｒ展开系数不产生混叠的条件——连续Ｇａｂｏｒ展开离散化的采样定理。最后给出了一个计算实例     

基于纹理特征的图像检索

基于内容的图像检索是数字图书馆和多媒体数据库的重要研究内容。文中主要针对图像处理,特别是运用图像的纹理特性来查找或检索图像数据库。运用Ｇａｂｏｒ 变换进行纹理分析是比较成功的方法。小波变换尽管在这方面也取得了较好的效果,但在许多情况下,不如用Ｇａｂｏｒ滤波器效果好。文中就是在Ｇａｂｏｒ 滤波器的基础上生成Ｇａｂｏｒ 小波,对图像进行多分辨率分析,提取纹理特征,提供了一种基于图像纹理的图像检索方法,并对此给出了一些实验结果。     

TH神经网络求解Gabor展开系数

本文利用ＴＨ神经网络求解特征抽样和过抽样情况下的周期（或有限）的离散信号的Ｇａｂｏｒ展开系数，现论分析和模拟实验表明，这种神经网络可以在电路时常数 量级给出与准确解任意接近的解，而且不存在编程复杂性问题。     

离散拟正交GaBor展开

利用一般条件的离散Ｚａｋ变换及连续Ｇｏｂｏｒ展开和离散Ｇａｂｏｒ展开间的关系。本文首次提出了在整数倍过抽样条件下，由Ｗｅｙｌ－Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ紧框架构造离散ＧＡＢＯＲ展开的方法。     

变窗Gabor变换理论及其在图像处理中的应用

基于Ｇａｂｏｒ变换和小波变换提出了变窗Ｇａｂｏｒ变换，讨论了它它的若干优良特性。变窗Ｇａｂｒｏ变换包含了Ｆｏｕｒｉｅｒ变换，Ｇａｂｏｒ变换，波变换的一般化，基于上述变换对变窗Ｇａｂｏｒ变换提出了不同的快速算法。     

条纹图像瞬时频率的估计及其在相位展开中的应用

相位法是采用正弦投影光和移相技术的一种非接触测量方法。其中的关键总是是从主值相位恢复绝对相位,即相位展开问题。这是一个不适定问题。国内外的研究者进行了大量的研究工作,至今尚无满意的一般解决方法。本文利用相位法条纹图像的纹理特性,利用多频道Ｇａｂｏｒ小波滤波估计条纹图像的瞬时频率。通过检测瞬时频率幅值和方向的不连续来定位条纹纹理的边界,从而把相位场分割为一致的一区域。     

Shannon小波包分解自适应Gabor滤波器设计及其在纹理分割中的应用

本文首先研究了Ｇａｂｏｒ滤波器进行确定性纹理分割时纹理结构与Ｇａｂｏｒ函数的关系，提出了利用在频域中具有紧支集的Ｓｈａｎｎｏｎ小波包分解检测纹理的主频；最后，提出了基于小波包分解自适应Ｇａｂｏｒ函数与纹理图像卷积，就可以在纹理的连续处产生良好的阶跃边缘，并通过实验验证了该算法的有效性及其对噪声的鲁棒性。     

实值离散GABOR变换的最优双正交分析窗函数

Ｇａｂｏｒ变换在信号图像处理中是一非常有用的工具。本文首先回顾了作者曾提出的实值离散Ｇａｂｏｒ变换方法,然后着重讨论了在已知综合窗函数条件下,双正交分析窗函数的最优解问题,指出在许多情况下,这些最优解（如最小范数解与最似正交解）都是相同的,并讨论了采用奇异值分解（ＳＶＤ）理论求解双正交分析窗函数的方法。文末还给出了求解了实例。     

基于Gabor小波滤波器的红外图像多尺度识别

讨论了Ｇａｂｏｒ小波滤波器理论,并利用Ｇａｂｏｒ小波滤波器的多尺度特性进行了外图像识别,还进行了计算仿真实验,实验结果表明本文算法是可行的和有效的。     

离散Gabor变换与离散余弦变换在图像编码中性能的比较

本文介绍了二维实值离散Ｇａｂｏｒ变换（ＲＤＧＴ）的快速算法,并着重探讨了二维实值离散Ｇａｂｏｒ变换与二维离散余弦变换在图像编码中的性能及差异。     

数字图像处理技术(上)

模拟信号的处理通常是用硬件来实现的,例如用滤波器进行信号滤波,用放大器放大信号等等,这些都是一维信号的处理.若要用硬件来处理二维或多维信号,在原理上会有很大困难,因而二维图像只有用扫描的方法变成一维(单一时间变量)信号以后,才能用硬件进行处理,如电视、传真等等.     

子波变换及其在光信息处理中的应用

子波变换及其在光信息处理中的应用杨罕，李爱民，聂守平，卞松龄（南京理工大学４３２教研室南京２１００９４）子波变换是光信息处理中的一个重要工具，与常用的Ｆｏｕｒｉｅｒ变换、Ｇａｂｏｒ变换相比在分析瞬态信号方面有很多优点。本文详细介绍了子波变换的基本原理...     

基于信噪比分类网络的调制信号分类识别算法

针对传统降噪算法损伤高信噪比(SNR)信号而造成信号识别准确率下降的问题,该文提出基于卷积神经网络的信噪比分类算法,该算法利用卷积神经网络对信号进行特征提取,用固定K均值(FK-means)算法对提取的特征进行聚类处理,准确分类高低信噪比信号。低信噪比信号采用改进的中值滤波算法降噪,改进的中值滤波算法在传统中值滤波的基础上增加了前后采样窗口的关联性机制,来改善传统中值滤波算法处理连续噪声效果不佳的问题。为充分提取信号的空间特征和时间特征,该文提出卷积神经网络和长短时记忆网络并联的卷积长短时(P-CL)网络,利用卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取信号的空间特征与时间特征,并进行特征融合与分类。实验表明,该文提出的调制信号分类模型识别准确率为91%,相比于卷积长短时(CNN-LSTM)网络提高了6%。     

基于卷积神经网络的空间导航信号抗干扰处理技术

为了提高空间导航信号抗干扰能力,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的空间导航信号抗干扰技术。构建空间导航信号的卫星传感采样模型,通过等间隔均衡调度的方法进行空间导航信号的输出均衡控制,对采集的空间导航信号进行波束聚焦和信号增强处理,提取空间导航信号的时频相关性特征量,采集空间导航信号的空间频谱特征量,根据信号的频谱特征收敛性进行信号补偿和滤波抑制。采用CNN滤波器进行空间导航信号的信号滤波处理,对导航信号的抗干扰能力进行优化,实现空间导航信号增强和抗干扰滤波的技术处理。仿真结果表明,采用该方法进行空间导航信号滤波处理的抗干扰性较好,输出信噪比较高,提高了空间导航信号的高精度采样和信号均衡传输能力。     

基于DSP的语音信号FIR滤波系统的实现

介绍了一种用DSP芯片TMS320VC5509A为语音信号进行FIR滤波处理的实现方法。本方案采用TLV320AIC23来采集语音信号,然后调用dsplib中的函数FIR2对语音信号进行滤波．从而改善了声音质量。     

基于线性组合的塔康方位信号处理

塔康是近程无线电导航系统,主要为空中飞行目标提供方位和斜距导航信息。塔康信标台全向发射脉冲幅度调制信号,隐含空中目标相对于信标台的方位和距离信息。根据塔康信号包络的特征提出了采用线性组合的思想来处理方位信号的方法。提出用自适应滤波和最小二乘曲线拟合的方法来实现线性组合。2种算法适应于不同的工作环境,都能够满足塔康导航系统对方位角处理误差2．5°的要求。