小波变换音频编码算法研究

任意能量有限信号都可以用紧支撑正交小波基展开或分解，这一点对研究快速高效音频编码算法是非常重要的。本文设计一种基于正交小波变换的高保真音频编码算法，该算法可以把速率为７０５．６ｋｂｉｔ／ｓ的高保真音频信号压缩到１９２ｋｂｉｔ／ｓ，１６０ｋｂｉｔ／ｓ，１２８ｋｂｉｔ／ｓ，９６ｋｂｉｔ／ｓ和６４ｋｂｉｔ／ｓ，并保持重构音频信号的高质量。     

基于小波变换的彩色图像压缩编码在分级传输中的应用

本文研究了彩色图像的压缩编码在分级传输中的应用。选择双正交小波,对彩色图介的Y、I和Q分量分别进行小波分解。然后根据变换域的数据特性并结合视觉系统(HVS)特性,提出了一种合适的压缩编码方案,并给出了图像分级传输的效果。实验结果表明,这种压缩编码适用于图像的分级传输。     

基于小波变换的红外图像压缩编码研究

根据红外图像空间相关性强的特征以及红外图像经小波分解后的数据特性,利用小波变换对红外夜视图像进行了压缩编码研究,得到了不同压缩比下的压缩结果。计算机仿真实验表明,此方法没有方块效应,视觉效果良好,对于红外图像来说有一定的应用价值。     

小波变换用于图象编码

数字图象编码中，小波变换由于具有多分辨的特点，对频带宽，景象变化剧烈的图象数据压缩十分有用。     

低码率小波变换语音编码算法

本文给出了一种基于小波变换的低码率语音编码算法，它具有码率低（小于３ｋｂｉｔ／ｓ）、适用范围广、音质好、无人工噪声等优点，不仅对语音信号而且对音乐信号也有效，有助于实现低码率宽带声音编码，对信息的高效传输和存储有重要意义。     

利用小波变换进行IPTV编码

IPTV业务主要是流媒体业务，它既涉及到大量的图像和视频数据的传输问题，也涉及到良好的图像和视频质量保证问题。文中叙述了小波变换的基本原理。并对小波变换在图像和视频编码中的应用进行了探讨，指出了在利用小波变换进行IPTV编码时所应注意的问题。     

基于M-频带小波变换的宽带语音编码算法

任何能量有限信号可以用Ｍ－频带紧支撑正交小波基展开，这有助于研究快速信号处理算法和高效编码算法。本文设计了一种基于Ｍ－频带正交小波变换的宽带语音编码算法，该算法语音质量好，编码时延小。     

一种新的小波变换零树图象编码

本文在对图象的小波变换进行讨论的基础上，充分利用了小波变换后各子图象的系数对重构图象的重要程度和人眼的视觉特性，对“嵌入式零树编码”进行改进，提出了一种更加实用的图象压缩方案。该方案可获得具有较高压缩比、信噪比和较好视觉效果的恢复图象。     

小波变换结合子带编码的Internet图像传输的计算机模拟

尽管Internet带宽巨大，但网络的信息量、用户数量更是庞大的，其拥塞情况是随机的。图像信号在Internet上根据网络拥塞情况进行分层传输与接收是一件有意义的研究工作。当网络处于正常状态时，实时传输高清晰度图像，当网络拥塞情况较严重时，主动丢弃增强层信号仅恢复基本层图像信号。本文从三个方面探讨了小波变换结合子带编码的Internet图像传输的计算机模拟，首先分别介绍小波变换、子带编码的各自特点，接着介绍Internet图像传输的特点，最后给出计算机模拟的实验。     

基于小波变换和音质模型的音频编码算法研究

音频编码要解决的问题是以最小感知失真用低速率表达音频信号.本文设计了一种基于正交小波变换和音质模型的自适应比特分配音频编码算法,它可以将1411.2kbit/s的双声道立体声高保真音频信号压缩成低至32kbit/s的速率,并保持很好的音频质量.     

基于加权小波的三维网格多描述编码

鉴于网格小波系数特点与图像小波系数的差异性,提出一种基于加权小波系数的多描述编码(WW_MDC)方法.利用小波变换,提取模型最粗糙网格和小波系数,对小波系数进行加权处理,使其更加适合随后的SPIHT算法,利用SPIHT码流分层内嵌特性将小波系数分组形成多个描述,可以很好的适应网络带宽的变化和丢包率(PLR)的变化.试验结果表明,该方法具有较高的压缩率和抗误码能力,并且相比较其他三维模型的多描述编码方法,该方法具有更小的重建误差.     

小波分析及其在视频编码中的应用

小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，理论深刻，应用十分广泛。它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展。作为一种技术工具和方法，小波变换在各个领域得到很好的应用。小波分析用于信号与图象和视频压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与图象的特征不变，且在传递中可以抗干扰。本文就小波变换的概念、视频编码的基础知识以及小波变换视频压缩的基础理论作了简单的介绍。     

小波变换语音编码算法

本文将小波变换用于语音压缩，给出了有关算法和结果。这一算法适用于各类语单甚至音乐信号，有助于实现低码率声音编码。     

图像小波变换实现及EZW编码理论研究

根据图形小波知识,对于图形小波变换实现采取的技术—这个Mallat算法给以深入研究,同时基于Mallat算法采取VC++编程的方法来对图像小波变换进行分析与研究。Mallat算法是将信号处理中的滤波器和计算小波系数联系在一起,组建成塔形分解算法,这样小波系数相关计算简单化了。嵌入式小波零树系数编码(EZW)是将小波变换的各子带系数表示为零树结构。EZW是一种简单而有效的图像编码算法。使用这种算法,编码者可在任一点结束编码,所以允许精确达到一个目标比率,而这时仍能产生同样的图像。有很好空间的小波变换——频域局部特性,关于图像这个可以有效地进行处理。     

一种基于小波变换的新型压缩编码模型

本文针对基于内嵌编码思想的嵌入式零树编码方案,并结合当前压缩编码方面的理论成果,提出了一种新的编码模型,并进行了仿真实验.实验结果表明,所设计的编码算法在信噪比和压缩比方面都取得了良好的效果.     

随机信号Haar小波包变换的性能研究

本文研究了Ｈａａｒ小波包库内各种正交基对应的正交变换用于对随机数字信号进行处理的问题，提出了一种小波包基的编码方案，并且从方差分布、均方误差、率失真函数的角度对各种Ｈａａｒ小波包基对就的正交变换在数据压缩、广义维纳滤波和变换编三中的性能进行比较，总结了其规律。     

小波变换的SAR原始数据网格编码量化压缩算法

介绍了小波变换和网格编码量化的优点,针对SAR原始数据的基本特点,提出了基于小波变换的8状态网格编码量化压缩算法。对小波变换后的数据进行网格编码量化,利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,获得了更好的量化效果。利用实际数据进行的实验结果表明,文中提出的算法在量化性能上优于已有的各种压缩算法。     

小波变换及其在宽带音频压缩编码中的应用

小波分析和小波变换由于具有良好的时域和频域局部化的特性,在宽带音频压缩编码中得到越来越广泛的应用,应用小波变换结合其它编码技术,可在６４ｋｂ／ｓ的速率上得到透明的编码质量。     

基于小波变换的因特网图像传输

基于因特网的图像传输,使用的协议通常是无损协议TCP/IP。无损协议对待丢失的数据包要求重传,这大大增加了传输时间。因此,提出了一种基于小波变换的因特网图像传输方案,能大大缩短通过因特网的图像传输时间。     

基于多级零树编码的小波系数网格编码量化

该文提出了对小波图像作多级零树编码后进行网格编码量化（TCQ）的新方法。首先利用子带间的相关性进行零树编码，然后利用卷积编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离，并用Viterbi算法寻找最优量化序列。仿真结果表明，该方法比零树编码后采用最优量化要提高0．3dB左右。该方法还具有编码计算复杂度适中，解码简单的优点。