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。     

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     

Zak变换在Gabor展开理论中的应用

利用离散Zak变换及其性质,本文首次给出了在过采样条件下,频域离散Gabor展开系数与时域离散Gabor展开系数之间的简捷关系,这对Zak变换的应用和完善Gabor展开理论是很有意义的,论文最后给出了计算实例。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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...     

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     

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。