基于双正交Fourier变换的多径chirp信号检测

多调频斜率chirp信号在双正交Fourier变换(biorthogonal Fourier transform,BFT)域内具有良好的正交性,以此特性能够显著提高chirp调制效率。文中分析了多进制chirp-rate信号的BFT检测性能,并证明BFT正交性在实际的宽带多径信道下会遭到破坏,导致检测输出同时存在码间串扰和码内互扰,通过对多径下的BFT输出信号建模,提出一种抗干扰检测算法。仿真和分析表明,BFT在检测多进制chirp-rate调制信号时具有出众的检测性能,以及在多径环境下改进算法能够有效克服其缺陷,改善了误码率性能。

LFM信号调频斜率的双正交Fourier变换分析算法

现有很多LFM信号调频斜率的分析算法,但这些算法存在诸多不足,如计算复杂、搜索时间长,对多LFM信号有交叉项等。该文提出了基于双正交Fourier变换的新LFM信号调频斜率分析算法,其特点是信号在双正交基下展开,通过变换得到信号调频斜率密度谱。该算法不需要搜索,且特别适合对不同调频斜率组成的多LFM信号进行调频斜率分析。文中推导了连续双正交Fourier变换公式和离散变换公式,并讨论了算法的一些主要性质。

基于双正交Fourier变换的多进制Chirp-rate调制的解调算法

针对多进制Chirp-rate调制的通信系统解调算法由于基函数的正交性差导致实现复杂且性能不佳的特点,提出采用基于双正交Fourier变换的解调算法多进制的Chirp-rate调制行正交解调,解决了不同调频率的Chirp信号相互正交的问题,解调后可以得到信号调频率密度谱。BFT算法特点是信号在双正交基下展开,对多LFM信号分析不需要搜索,没有交叉项,特别适合对不同调频斜率组成的多LFM信号进行调频斜率分析。仿真表明其基于双正交Fourier变换的多进制Chirp-rate键控调制的解调算法具有接近MFSK误码率的性能。

基于反对称双正交小波变换的多尺度归一化分割方法

针对工业检测现场拍摄的微电子元件图像产生的模糊和噪声叠加现象,提出基于反对称双正交小波变换的多尺度归一化分割方法.首先通过反对称双正交小波的多尺度边缘检测方法对待处理图像进行平滑、去噪及轮廓提取;然后利用重构后的边缘轮廓、强度值和图像的约束矩阵求得权重矩阵;最后利用谱分割技术得出图像的特征向量,并离散化后得到最终的分割结果。对工业显微镜采集的电路板零件和部分故障图像以及PASCAL VOC2012分割数据集中的图像进行测试,并与归一化割方法、多尺度归一化割方法、最小割/最大流方法和基于约束参数的最小化割方法在精确率、查全率、F-测量、平均绝对误差和运行时间上进行了对比,结果表明,该算法的分割质量更理想.

双正交冗余小波变换的图像去噪方法

由于正交小波变换的不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在图像去噪领域仍存在很多问题,本文将双正交冗余离散小波变换应用到几种经典小波阈值图像去噪方法中,以克服标准正交小波变换在阈值图像去噪中存在的问题。实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果。

基于双正交小波变换的资源二号卫星与多光谱影像融合方法研究

针对基于Darbechies等正交小波函数的遥感影像融合时引起失真的现象，引入双正交小波函数，提出了基于双正交小波变换的融合方法，对资源二号卫星和TM的多光谱影像的融合进行研究，并把融合结果与主成分、IHS和Brovey等融合结果进行比较。通过对光谱特征曲线、相关系数、光谱扭曲程度等分析和空间细节的对比，说明双正交小波融合方法除了提高空间分辨率外，最好地保持了多光谱影像的光谱特征，有利于专题信息的提取。

基于双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。

基于双正交小波变换的CT/PET医学图像融合

医学图像融合能将不同设备图像的诊断信息综合起来,充分利用各成像设备的优点。不仅可以提高疾病的确诊率,而且可以提高病灶的定位精度,在诊断上具有重要的应用价值。小波变换是图像融合中一种有效的方法。为了避免正交小波产生的相位失真,采用双正交小波对CT-PET图像进行多分辨率分解与重构,并提出一种新的融合算法。实验表明,该方法能有效地将解剖信息和功能信息集成在一起,完好地保留了各图像的信息。

互为Hilbert变换对的双正交小波构造

证明了两个双正交小波滤波器组构成Hilbert变换对的充要条件,并从理论上说明了两个线性相位双正交小波系统构成Hilbert变换对的必要条件是它们的长度分别为奇数和偶数.在此基础上通过选择合适的小波消失矩和优化过程中的目标函数,提出了一种构造这类Hilbert变换对的新算法.采用该算法不但可以得到系数对称的线性相位小波滤波器组,而且在性能基本相当的条件下,滤波器长度较已有算法大幅度减小(以13/19和12/16小波为例,可以降到约为原来的1/2).通过适当调整设计参数,还可以得到全为有理系数的小波滤波器,从而进一步减少计算代价.实验表明上述构造得到的Hilbert变换在用于复数小波进行图像去噪时,处理时间可以降低为原来的2/3左右.

双正交叠式变换的定点实现算法与DSP并行计算

针对硬件实现过程中双正交叠式变换(LBT)的浮点算法复杂度较高、二进整数算法的精度较低的问题,提出了LBT的定点实现算法。该算法根据Q格式数对浮点数的近似,采用定点逼近旋转矩阵中的三角函数值。并对该算法在TMS320C6000系列DSP实现中的并行计算问题进行了研究,通过任务划分、复合指令、软件流水等方式提高算法实现速度。该算法已在某侦查卫星数据压缩样机中实现,实验结果表明,它是一种有效的图像压缩变换,压缩质量接近CDF9/7小波,计算复杂度非常低。

可逆双正交小波变换在图象压缩中的应用

本文的重点在于研究双正交小波变换在图象压缩中的应用， 分析了浮点型滤波器在无失真压缩中的可行性，同时通过对小波变换和边界问题进行的具体分析，提供了该小波变换的另一种算法，使之适合于快速的， 渐进性的直至无失真的图象压缩。

基于离散双正交傅里叶变换的FMCW雷达测距方法

针对毫米波调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达调制斜率的非线性带来测距误差问题,提出采用闭环控制与双正交傅里叶变换算法相结合的方法实现高精度测距。该方法首先通过分段降频得到非线性调制FMCW的片段,再用离散双正交傅里叶变换求出各段调制斜率,并按时间顺序排列生成校正曲线,最后用闭环控制进行非线性实时校正。实验结果表明,该方法使信号的调制斜率线性度误差下降到0.27%,测距误差降低了87%。

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支 ,他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理 ,然后采用双正交小波对图像进行压缩 。

基于双正交小波变换的图像压缩编码

提出了一种基于双正交小波分解的静态图像压缩编码方法，将图像作３次小波分解后，对低频变换系数作ＤＰＣＭ编码，对高频变换系数采用游程编码。实验证明这是一种比较有效的编码方法。

基于双正交小波变换的轴温信号消噪

针对实际消噪应用中小波基的多样性要求,探讨了在不同噪声水平下,具有正交性的小波基和具有线性相位的双正交小波基对消噪结果的影响,提出了选取小波基的一般方法,并基于此方法利用双正交小波基实现了对煤矿机电设备轴温信号的消噪处理,并取得了较好的效果。

基于双正交小波变换的介质目标电磁散射特性研究

推导了一种求解介质目标的PMCHWT方程,并应用到非均匀介质目标的电磁散射问题中。为了加速矩阵方程的求解,引入了db97双正交小波变换对阻抗矩阵进行稀疏化处理;对均匀介质目标与非均匀介质目标的电磁散射特性进行了分析,将结果与普通的电场积分方程以及体积分方程的计算结果相比较;数值结果表明,PMCHWT方程相比于普通的电场积分方程具有抗内谐振的优点,双正交小波变换的使用大大加速了方程的求解速度。

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。文末还给出了求解实例。

边界镜像对称延拓双正交小波变换矩阵的构造

计算小波变换的Mallat算法需要进行逐级分解和重构,对于有限长信号的小波变换来说,为了保证其完全重构,有必要对其进行边界延拓。基于边界周期延拓的小波变换算法极易实现,也常见于文献,而边界对称延拓较周期延拓则更适合用于信号和图像的处理,但基于边界对称延拓的小波变换矩阵实现方法却很少出现在文献中。为了用矩阵-向量乘积实现信号的小波变换,给出了一种在信号镜像对称延拓方式下,任意深度小波变换矩阵的构造方法,并证明了该延拓方式下实现Mallat算法的完全重构条件。作为实例,绘出了B ior3.3小波的分解和重构矩阵的基向量及波形图。将构造的变换矩阵用于基于小波的图像处理中,不仅可以避免逐级迭代,大大简化运算量,而且边界效应也明显减少。

M进制尺度函数和正交小波的Fourier变换的紧支集刻画

借助于正交多分辨分析和Fourier变换,在较弱条件下给出了空间L2(R)上M进制尺度函数的3个新性质.并利用一些等式和不等式,给出了正交尺度函数和正交小波的Fourier变换的紧支集刻画.所得结果推广和改进了彭思龙和吴华安的结论.

基于双正交小波变换与特征匹配的脊柱序列自动拼接

目的:本文提出了一种脊柱X线图像序列全自动无缝拼接方法。方法:首先采用双正交小波变换对图像序列进行多分辨率分解,并结合Canny算子提取图像的有效边缘轮廓,通过计算边缘轮廓矩阵E与和值矩阵H获得图像特征点;其次利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)算法实现特征点粗匹配,并引入稳健的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法去除误匹配对,实现图像精匹配;然后利用改进的遗传算法对图像序列自动排序,实现匹配系统的自动拼接;最后利用加权平均融合算法实现图像的平滑无缝拼接。结果:实验结果表明该算法可实现高质量快速的脊柱X线图像序列自动拼接。结论:该算法对X线弱对比度脊柱图像序列具有很强的鲁棒性,在一定程度上克服了X线图像序列噪声强、灰度集中、边界模糊、重叠面积过大的缺点及位置关系的限制,具有较强的应用价值。