基于一维参数化正交小波滤波器的信号快速重建

首先用一维参数化正交小波滤波器逼近双正交小波滤波器,然后根据信号采样值用Mallat算法对信号进行了快速重建,给出了算法;最后,用一个仿真加以说明。

基于一维参数化正交小波滤波器的信号重构

应用一维参数化正交小波滤波器逼近一个双正交小波滤波器,利用文中给出的算法,根据信号采样值用Mallat算法对信号进行快速重构,准确得出原始的信号。通过仿真说明了此算法的可行与有效性。

构造二维正交紧支撑线性相位小波滤波器的递推算法

根据二维小波滤波器参数化理论,提出了一个具有可操作性的二维小波滤波器递推算法。用最简形式刻画了4阶标准正交中心对称矩阵,并证明了根据算法产生的线性相位滤波器的一个重要性质。

紧支撑正交复小波滤波器的参数化

针对复小波在实际应用中比实小波更具有优势的特点,给出了紧支撑正交复小波滤波器参数化的更简单的形式,比FENG等(2013)减少了参数的个数,更易于得到正交的复小波,从而为工程人员选择合适的复小波带来更大的便利,并给出了算例.

基于二维正交小波滤波器设计方法

为研究滤波器优化问题,针对传统的可分二维滤波器无法做到信号的独特频率响应特征,在正交二维不可分滤波器组的设计中幅频特性的非连续性问题,提出了一种基于凸优化理论的二通道二维不可分的正交小波滤波器组设计方法。首先利用多相位矩阵的范数来近似二维滤波器组重建条件以获得一个凸优化问题,然后利用内点法计算该凸优化问题全局最优解,把最优解作为第二步非线性优化过程的初始值,最后利用标准的非线性迭代算法计算原问题的最优解。在Matlab环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,相对于传统的二维通滤波器,方法改进的最优滤波器保证原问题的最优解的同时具有更好的频率响应特征,解决了传统二维通滤波器存在的幅频特性非连续性问题,并供了一种可供选择的正交变换工具。

二维正交的多加细函数和多小波滤波器

基于两种不同伸缩矩阵的二维正交小波滤波器,给出两类二维正交的多小波滤波器的显式构造算法,从而构造出相应的二维正交的多加细函数。最后给出正交多小波滤波器的构造算例。

对称的2-通道正交多滤波器组的参数化

主要对对称或反对称的2-通道正交多滤波器组的参数化形式进行了深入的讨论与研究.我们给出了具有对称中心γ/2的正交多滤波器组的参数化.当γ=2L时,求正交多滤波器组的参数化就是求阶为L的仿酉多相距阵的参数化.通过已有的结论以及逆变换就能够给出原正交多滤波器组的参数化.

对称-反对称正交多小波滤波器序列的参数化设计

多小波由于它具有良好的性质已成为小波研究者们研究的热点.在多小波的研究中多小波基的构造是它的一个重要研究课题.由于单小波经过十几年的发展理论非常完善,并且已经构造出具有不同特点的单小波基.因此,从单小波基出发来构造多小波是一种简便而有效的方法.给出了利用单小波基将一类对称-反对称正交多小波滤波器序列参数化的设计方法,可使得多小波的应用更广泛,使用更灵活.

基于二维双正交小波变换的贝壳表面形貌评定

研究表明海洋贝壳表面形貌与防污性能存在一定的关系。为评定贝壳表面形貌,探讨贝壳表面形貌与其防污性能关系,采用接触式表面轮廓测量仪对贝壳的表面形貌进行测量;运用二维双正交小波变换消除贝壳表面形貌测量数据中的形状误差,计算常用的表面特征参数。结果表明:运用二维双正交小波变换将贝壳表面形貌测量数据中的形状误差消除后,可得到更加合理的表面特征参数评定结果,可用于贝壳表面形貌的评定。

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。

一维参数化正交小波滤波器的解析性质与优化逼近

本文给出了一维参数化正交小波滤波器系数向量的解析表达式和它的递推计算公式,还给出了它的一阶变分及二阶变分公式．利用这些结果和最优化方法,给出了FIR正交小波滤波器的逼近和设计问题的优化模型和数值例子．

紧支撑三元正交小波滤波器的参数化

高维小波分析是分析和处理多维数字信号的有力工具．非张量积多元小波被广泛地应用在模式识别、纹理分析和边缘检测等领域．本文给出方体域上三元正交滤波器的一种参数化构造算法,三元小波滤波器的这种构造方法使我们能更方便地研究非张量积的三元正交小波．最后给出数值算例．

3带正交小波系统的参数化和代数结构

给出了 3带紧支正交小波系统完全的参数化形式 .利用此结果 ,完成了一个滤波器设计的程序 ,由此 ,不但能给出具体的滤波器 ,而且还能画出所有可能的尺度函数和它相应的小波函数的图形 .特别给出了一些具有较小支集的对称小波系统 .最后 ,刻画了这类小波系统的代数结构 .

多面函数参数自适应选取方法在GPS高程拟合中的应用

提出一种综合的多面函数参数自适应选取方法。该方法利用核函数阶数和平滑因子存在最优值以及核函数结点分布应符合高程异常变化趋势的特点,综合利用正交化算法选取核函数结点以及二维粒子群算法确定最佳阶数和平滑因子,实现多面函数参数的完全自适应选取。将该方法应用于地形起伏差异不同的2个测区,结果表明,相比传统经验性方法和部分参数自适应方法,该方法用于GPS高程拟合的精度和可靠性更高。

稀疏多小波时变系统辨识及脑电信号时频分析

通过时变参数建模算法对非平稳时变系统的辨识问题进行了研究,并将其应用于脑电(EEG)信号时频特征提取分析。首先,将时变系统参数用具有良好局部逼近能力的多小波基函数进行展开,时变系统建模问题简化为时不变回归模型估计。其次,进一步结合正则化正交最小二乘(ROLS)算法,既降低模型复杂度,又避免模型过拟合问题,从而实现了时变参数的快速准确估计。仿真实例结果表明,与传统递归最小二乘(RLS)算法、经典正交最小二乘(OLS)算法结果相比,所提稀疏多小波建模算法能够更加准确跟踪时变参数的变化。最后,该算法用于运动想象任务下采集的真实EEG信号的时频特征分析,能够有效地得到α节律下高时频分辨率的事件相关去同步(ERD)及事件相关同步(ERS)分析结果,验证了本文算法的应用性。