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一维信号小波压缩的能量动态自适应阈值算法 被引量:2

Dynamic Adaptive Threshold Algorithm for the Compression of One-dimensional Signals Using Wavelet Transforms
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摘要 提出了一种基于小波系数能量的动态自适应阈值算法,用离散小波变换对信号进行多尺度分解,依据小波系数在各层的能量分布以及每层小波系数的能量集中度,获取每层小波系数的压缩阈值。通过这种方法,可保留大部分小波系数能量,并兼顾压缩率性能。经仿真验证,本文阈值算法在多种小波和不同的分解尺度上的压缩性能稳定,与Birge-Massart策略阈值和全局阈值比较,在压缩率和保留能量综合性能评价上优于Birge-Massart策略阈值和全局阈值算法。 An dynamic adaptive threshold algorithm based on the energy of the wavelet coefficients is proposed.First decompose the signal with discrete wavelet transform,obtain each scales compression threshold of wavelet coefficients use the energy distribution of the wavelet coefficients on each scale and the wavelet coefficient energy centrality.That can be adapted to maintain the most energy,and take into account the compression ratio.By the simulation,this threshold algorithm for the multiple wavelet and different decomposition scales with the same compression performance,compared with the Birge-Massart strategy and the global threshold,integrated compression rate and energy reserve excelled Birge-Massart strategies and global threshold algorithm.
出处 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第18期4418-4421,共4页 Science Technology and Engineering
关键词 小波变换 阈值 能量集中度 Birge-Massart策略 数据压缩 wavelet transforms threshold energy centrality Birge-Massart strategy data compression
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