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。     

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DCT的实值离散Gabor变换最优窗宽选择

文中针对Gabor变换中最优窗函数宽度选择的问题,提出了以提高Gabor表示的聚集性和时频分辨率为目的的基于DCT核的实值离散Gabor变换最优窗函数宽度选择算法。对香农熵的取值范围进行了研究,使其更适合度量时频分布的聚集性,进而根据熵度量实现了与信号非平稳性相适应的最优窗函数宽度的选择。实验结果表明,该算法对单分量及多分量信号都能有效地选择最优窗函数宽度,同时能够获得聚集性好、时频分辨率高的Gabor表示,并且具有很好的抗噪能力。     

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。     

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。     

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。     

实值离散Gabor变换窗函数的快速求解方法

为了有效地实现实值离散Gabor变换,给出了一种基于DHT的实值离散Gabor变换窗函数的快速求解方法。该方法利用Hartley函数的正交性将原求解窗函数的双正交条件式简化,将原求解方程组分解成若干独立的子方程组,从而节省了大量的计算量,加快了求解速度。文中还给出了实验做比较,验证了方法的有效性和在计算时间方面的优越性。     

基于实值离散Gabor变换的心电信号处理

心电信号是一种极易受到外界噪声干扰的人体生理信号。该文提出了一种基于实值离散Gabor变换的心电信号降噪方法,目的在于减少计算量的同时提高信噪比。实验结果表明,该方法能够有效地提高心电信号的信噪比,且能够比较清晰地还原出心电信号的波形及其特征。     

基于DCT的实值离散Gabor变换的快速并行算法

Gabor变换在很多领域被认为是非常有用的方法,然而实时应用却因其很高的计算复杂性而受到限制。为了减小计算复杂性,曾提出了基于DCT的实值离散Gabor变换。文中回顾了基于DCT的实值离散Gabor变换,为了有效地和快速地计算实值离散Gabor变换,提出了在临界抽样条件下,一维实值离散Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法,研究了该算法使用并行格型结构的实现方法,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性。     

Unified Parallel Lattice Structures for Block Time-Recursive Real-Valued Discrete Gabor Transforms

In this paper, the 1-D real-valued discrete Gabor transform (RDGT) proposed in the previous work and its relationship with the complex-valued discrete Gabor transform (CDGT) are briefly reviewed. Block time-recursive RDGT algorithms for the efficient and fast computation of the 1-D RDGT coefficients and for the fast reconstruction of the original signal from the coefficients are developed in both critical sampling and oversampling cases. Unified parallel lattice structures for the implementation of the algorithms axe studied. And the computational complexity analysis and comparison show that the proposed algorithms provide a more efficient and faster approach to the computation of the discrete Gabor transforms.     

基于改进型DCT和Gabor分块的人脸特征提取与识别

人脸特征提取是人脸识别中重要的一个环节。提出了一种新的方法,利用DCT对人脸图像压缩降维,然后对DCT系数用20组Gabor小波滤波,滤波后的结果采用选择性分块统计方法提取特征向量。最后把特征向量用改进型感知器算法进行分类。以VC++6.0为开发平台在Yale人脸库和0RL人脸库上对该方法进行了测试。实验表明,该方法与常用的PCA、LDA等特征提取方法相比可以有效降低运算时间,并提高识别率。     

基于Gabor变换的人眼定位方法

提出了一种基于Gabor变换的人眼定位方法,在对图像进行规一化处理以减少光照影响的基础上,利用Gabor变换后的图像在眼睛处的幅值较大的特点,通过投影方法得到人眼的坐标.实验结果表明,该方法能准确地定位眼睛的中心位置,并对表情、姿态和光照的变化有较好的鲁棒性.     

基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别

对贝叶斯分类中两种计算相似度的公式进行简化,设计了基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别方法.首先对人脸图像进行Gabor小波变换,把同一个人的Gabor特征与本人的类内Gabor均值图像之差作为类内差异图像,对类内差异图像进行小波分解取其低频图像;然后采用2DPCA方法建立类内特征子空间.对测试图像进行Gabor特征提取,并与目标图像的类内均值Gabor特征作差形成差异图像,对差异图像进行小波分解,提取低频子图信息投影到类内特征子空间,利用简化的贝叶斯准则进行分类.实验结果表明,该方法降低了算法复杂度,提高了识别率,并对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.     

一种基于FFT计算离散小波变换的方法

将小波变换和快速傅里叶变换（FFT）方法相结合,分析研究了用快速傅里叶变换计算离散小波变换的方法,总结变换结果和滤波器长度之间的移位关系,并提出通过把输入信号信号循环移位,实现完全重构的方法。这种方法计算的时间复杂度和快速傅里叶变换相当。