用于语音分析的实值离散GABOR变换

提出了语音信号的快速实值离散Gabor变换（RDGT）方法,讨论了由RDGT系数计算语音复谱图值、语谱图生成和语音信号的快速重建问题。并给出了实例。     

基于DCT的实值离散Gabor变换

该文提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的实值离散Gabor变换(RDGT),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。由于这种变换仅涉及实值计算,并且可利用快速DCT,IDCT算法来加速运算,因此比传统复值离散Gabor变换在计算和实现方面更为简单,必将有效地提高非平稳信号与图像的分析、处理速度和效率。     

2D实值离散Gabor变换及其在图像变换编码中的应用

本文提出了二维实值离散Ｇａｂｏｒ变换（ＲＤＧＴ）的快速算法,并探讨了将其应用于图像压缩编码的基本方法。     

二维实值离散Gabor变换与DCT在图像编码中性能的比较

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.     

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。     

基于实值离散Gabor变换的联合时频域语音增强

传统变换域语音增强方法对语音做短时平稳性假设,这会造成对语音信号和噪声信号谱估计不准确,从而导致语音失真和残留噪声。本文提出一种从联合时频域进行语音增强的方法,该算法无需对语音做短时平稳假设。算法采用具有最佳能量聚集特性的高斯变换核函数,利用能快速实现的实值离散Gabor变换（RDGT）将语音信号变换到联合时频域,然后利用语音和噪声谱服从高斯分布的假设和无语音概率的思想进行基于最小均方误差的语音对数谱估计,采用改进的最小受控递归平均算法（IMCRA）进行噪声时频谱估计,在得到纯净语音的谱估计后利用实值离散Gabor逆变换获得纯净语音估计。实验表明,该算法相比频域变换算法具有较好的语音去噪度和较低的语音失真度。      

加窗离散傅里叶变换性能分析和比对

离散傅里叶变换（DFT）是数字信号处理的常用方法,但通过加窗对信号进行时域截短会使频谱分析出现误差。不同窗函数对信号频谱产生的影响不同,对5种常用窗函数的特性进行了比较和适用性分析,通过仿真实验证明了针对不同信号特点和处理要求,应选择合适的窗函数,以减小频谱泄漏和栅栏效应对信号分析的影响。     

基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩

该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换(2D-RDGT),在时频平面内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用BAQ量化各频率平面。用同一块数据进行压缩解压缩成像实验并与已有的方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法在数据域和图像域的性能都优于已有的方法。     

一种设计双正交小波基Hilbert变换对的新方法

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.     

基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩

该文采用时频分析的方法,结合合成孔径雷达（SAR）原始数据的线性调频特性,提出了一种基于2D实值离散Gabor变换的SAR原始数据压缩方法。该方法对I,Q两路原始数据进行分块,先对每一块进行二维实值离散Gabor变换（2D—RDGT）,在时频平面内对各频率平面根据方差进行比特分配,然后采用BAQ量化各频率平面。用同一块数据进行压缩解压缩成像实验并与已有的方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法在数据域和图像域的性能都优于已有的方法。     

一种新颖的求解离散Gabor展开对偶窗的方法

本文给出了一种新颖的简捷的求解离散Gabor展开最佳对偶窗的方法．首先推导了离散Gabor展开的公式，给出了连续Gabor展开和离散Gabor展开间的关系．最后利用连续展开和离散展开间的关系给出了一求解离散Gabor展开最佳对偶窗的表达式及实例．     

实值离散Gabor变换块时间递归算法的并行格型结构实现方法

Gabor变换在很多领域被认为是非常有用的方法,如语音与图像处理,雷达、声纳、振动信号的处理与理解等,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,我们曾提出了实值离散Gabor变换法.本文首先简单回顾了作者曾提出的实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的关系,然后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和在过抽样条件下,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,研究了两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.     

二维实值离散Gabor变换时间递归算法的双层并行格型结构实现方法

本文首先简单回顾了作者曾提出的二维实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的简单关系，然后着重探讨了二维实值离散Gabor变换快速计算问题，提出了二维实值离散Gabor变换系数求解的时间递归算法以及由变换系数重构原图像的块时间递归算法，研究了双层并行格型结构实现算法的方法，计算复杂性分析及与其它算法的比较证明了双层并行格型结构实现方法在实时处理方面的优越性。     

基于熵的Gabor变换窗函数宽度自适应选择算法

该文针对Gabor变换中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窗函数宽度自适应选择算法。提出对香农熵的取值范围进行改进,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选择。仿真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,能够获得聚集性好、时频分辨率高的Gabor表示,并具有很好的抗噪性能。     

基于离散傅里叶变换和块时间递归并行格型结构的离散Gabor分析窗求解

提出了一种快速求解离散Gabor变换分析窗的方法.首先选择一个合适的基函数,同给定的综合窗函数构造一个可逆的块循环矩阵,然后根据块循环矩阵特点,利用快速离散傅里叶变换求解块循环矩阵的逆,最后采用基于块时间递归的并行格型结构来求解分析窗.本文证明了此算法获得的窗函数与给定的综合窗满足双正交关系.实验结果表明,本文算法能快速求解分析窗,相比基于最小范数求解方法,本文提出的算法明显降低了分析窗的计算复杂度.     

一种基于Gabor描述的概率子空间人脸识别方法

该文提出了一种Gabor小波域的概率子空间人脸识别方法,简称GPSA方法。考虑到Gabor小波在人脸识别中的优势,首先给出了一种改进的人脸图像Gabor特征描述方法,在此基础上建立基于Gabor特征的概率子空间模型,人脸识别按照概率匹配方式进行,从而有机集成了Gabor特征描述和基于类内、类间变化的概率子空间分析两者所提供的鉴别信息,增强了人脸识别系统的鲁棒性。在包括190人的人脸数据库上的实验结果表明,所提出方法的识别性能较现有的概率子空间分析方法有了较明显的改善。     

图像多重分形测度的速降函数投影方法与图像奇异性分析

该文给出了一个基于多重分形理论的图像奇异性分析框架.该框架通过定义在图像梯度级上的测度,证明了该测度在速降函数上的投影与尺度之间满足幂指数关系.给出了将图像分解为一系列具有不同奇异性指数和分数维的分形集合的分解算法.最后理论分析并提出了选择速降函数的基本原则,讨论了仅根据分形集合上的导数信息就可以重建该分形层面图像分量的重构算法.实验表明,该文给出的多重分形框架在图像奇异性检测和分析中具有十分重要的意义.