基于离散哈特莱变换的LACO-OFDM低复杂度接收方法研究

在分层非对称限幅光正交频分复用(LACO-OFDM)中,采用离散哈特莱变换(DHT)可以弥补采用快速傅里叶变换(FFT)时存在的频谱效率不高的缺陷,但在接收端多层信号的分离仍存在计算复杂度高的问题。结合DHT-LACO-OFDM信号的时域对称和反对称特性,提出一种基于时域重构的分层信号接收方法,在时域把叠加的信号进行分层接收。研究结果表明,相比于传统的时频域结合的迭代接收方式,基于时域重构的分层信号接收方法在误比特性能上与传统的迭代接收方式几乎相同,但计算复杂度约降低为原来的一半。

基于哈特莱变换的快速图像模板匹配算法

去均值归一化模板互相关(ZNCC)是工程中应用最多的图像匹配算法,但过高的计算复杂度严重限制了其在实时系统中的应用。针对这一问题,提出了基于快速哈特莱变换的快速模板图像匹配算法,首先推导了该算法在哈特莱域的表达式,利用可分离的快速哈特莱变换对相关面进行高效率整体计算,然后在空间域对获取的相关面进行快速归一化处理和极值搜索,并通过空间换取时间和积分图的策略进一步加快算法的计算速度。对算法计算量的定量分析和仿真实验结果表明,算法计算效率高,并且可以完全重构,加速比与图像内容无关,综合性能全面优于现有算法,具有良好的工程应用前景。

利用哈特莱变换进行井间声波波场正演模拟

在二维跨井声波波动方程正演模拟中,采用哈特莱变換(Hartley Transform)求取空间导数,具有占用内存比FFT少.求奇次导数时不产生尼奎斯特误差等优点,且计算速度较FFT快约一倍。文中对跨井声波波场理论模型模拟的结果表明.震源激发的位置对波场能量的分布影响很大;震源位于低速层中激发时,低速层内有较强的能量.且波场较为复杂;震源位于高速层激发时,能量很快地向周围介质扩散。

基于短时哈特莱变换的跳频信号时频分析

根据哈特莱变换对于实信号频谱分析的高效性,本文针对跳频信号的非平稳性特征,给出了短时哈特莱变换定义,推导出短时哈特莱变换的递推计算式,并在分析短时哈特莱变换与短时傅立叶变换关系的基础上,应用短时哈特莱变换对跳频信号进行了时频分析。计算机仿真结果表明,该方法能够有效地跟踪频率随时间快速跳变的跳频信号。

用哈特莱变换估计一类连续非线性系统的参数

针对一类具有已知结构且参数可分离的连续非线性定常系统 ,借助于哈特莱正、反变换及其微分性质 ,采用频域和时域相结合的方法 ,给出了一种简单实用的参数辨识方法 .该方法不仅实现简单 ,而且对噪声有很强的抑制能力 .

哈特莱变换在电力谐波分析中的应用

由于哈特莱变换的核函数是实函数,不需要复数运算,在用于电力谐波分析时,可以有效地节约运算时间和存储单元,提高运算精度,因此较其他变换更适合硬件实现。文章介绍了变换原理及实现方法。

哈特莱变换及其性质

哈特莱变换(HT)是一种与傅氏变换相似的积分变换,具有傅氏变换的大部分特性。利用与快速傅氏变换相同的结构可以构造快速哈特莱变换(FHT)。但是,与傅氏变换相比,哈特莱变换具有两个明显的优点:其一,正反变换是一致的;其二,它是一种实数变换。正因为如此,它的计算速度比傅氏变换快,因为实数运算所需的内存仅是复数的一半,所以在任何以傅氏变换为计算工具的数据处理过程中(如滤波、正演模拟和偏移等),用哈特莱变换代替傅氏变换,不仅速度快,而且节省内存。本文从傅氏变换的三角形式入手,推导了哈特莱变换的原始形式,阐述了哈特莱变换与傅氏变换和希尔伯特变换的关系。通过与傅氏变换的比较,证明了哈特莱变换的各种性质,并将这些性质推广到离散哈特莱变换和多维哈特莱变换。由于这些性质与傅氏变换的性质具有明显的相似性或相同性,所以很容易将目前普遍使用的傅氏变换程序转化为哈特莱变换程序,从而为更快地进行地震资料处理提供了一条捷径。

二维离散哈特莱变换的乘法复杂性

本文研究了长度为2~n×2~n(n为正整数)二维离散哈特莱(Hartley)变换的乘法复杂性。虽然DHT(2~n;2)的变换核cas[2π(kp+lq)/2~n]不象DFT(2~n,2)的变换核exp[—2πj(kp+lq)/2~n]那样可以分离成一维DHT变换核的乘积,但是DHT(2~n;2)可以利用线性同余组和环结构转换成1个DHT(2^(n-1);2)和(3/2)2~n个一维奇DHT.一维奇DHT可以简化为一维DHT的核CHT的直和,在有理数域Q上计算长度为2~n的二维离散DHT(2~n;2)所需的最少实乘次数为2^(2n+1)—6(n—1)2~n—8。所以二维DHT(2~n;2)和相应的实DFT(2~n;2)具有相同的乘法复杂性。

计算广义离散哈特莱变换(GDHT)的快速递推算法

讨论了一般带时间参数和频率参数的广义离散 Hartley变换 ,基于代数中的块矩阵乘积分解式 ,建立了一种高效快速递推算法 ,其算术复杂性是目前最小的。

基于离散哈特莱变换的快速图像匹配方法研究

为解决传统图像匹配算法计算量大,运算速度慢,难以满足图像匹配实时性要求的不足,提出基于离散哈特莱变换(DHT)的快速图像匹配算法,通过采用二维实函数的离散哈特莱变换和互相关运算,减少数据运算量和存储量,达到保持图像匹配精度,缩短图像匹配时间,提高匹配效率的效果。实验结果表明,该算法图像匹配精度高,匹配速度快,实时性好,有效提高了图像匹配的时效性。

哈特莱变换

傅里叶变换在各领域具有广泛的运用.介绍了比傅里叶变换效率更高的哈特莱变换,并给出与傅里叶变换的关系,最后讨论哈特莱变换的优缺点.

哈特莱（Hartley）变换在DS信号检测中的应用

本文在倒谱及周期谱相关理论的基础上，将离散哈特莱变换引入到通信对抗领域，针对ＤＳ信号的快速载获问题，采用特莱变换代替傅里叶变换的方法，地倒谱及周期谱相关算法进行改进，以减少运算量，压缩运算时间，提高信号的检测速度。分析结果表明，离散哈特莱变换（ＤＨＴ）在运算量和检测速度等方面与离散里变换（ＤＦＴ）相比具有明显的优点。

基于动态图卷积和离散哈特莱转换差异性池化的点云数据分类分割网络

针对目前可以直接处理原始点云数据的深度学习网络PointNet,忽略了点与点之间的拓扑关系和全局特征信息单一的缺陷,提出一种基于动态图卷积和离散哈特莱转换(DHT)差异性池化的点云数据分类分割网络。首先,设计动态图卷积模块构建局部邻域图结构,通过图卷积网络获得点与点之间的位置关系,同时采用动态更新图结构的方式,增强网络表征能力;然后,通过离散哈特莱转换将特征转换到指定维度;最后,通过最大池化和平均池化并联通道获得全局特征。实验结果证明:提出的网络模型与PointNet网络模型在同样的数据集和评价标准上对比,点云分类任务上总体精度提高2.6个百分点,部件分割任务平均交并比(mIoU)提高4.1个百分点,场景语义分割任务mIoU提高8.6个百分点。通过运用该网络模型能有效提升点云数据分类分割的准确率,同时该网络具有更强的鲁棒性。

哈特莱变换在数值模拟中的应用

哈特莱变换(HT)是一种实数变换,其正、更变换相同,且具有傅里叶变换(FT)的大部分性质。利用快速哈特莱变换(FHT)进行声波方程的数值模拟,其计算速度比 FFT 要快,且效果相当。

对《塔夫脱——哈特莱法案》中间接抵制条款的分析

1947年7月23日，美国国会通过了《塔夫脱-哈特莱法案》。从此，美国进入了减少鼓励并规范管理工会的时期。但是，《塔夫脱-哈特莱法案》对于工会规定的许多条款并没有像人们所预期的那样影响巨大，工会通过许多其他的手段，继续维持了它的许多权利。这样类似的条款有很多，本文主要关注的是对《塔夫脱-哈特莱法案》中的间接抵制条款的研究，来看一下这类规定存在的主要问题。

二维哈特莱变换

本文对二维哈特莱变种两种不同类型的核对照相应的付立叶核进行了探讨。对数字处理来说，这种新方法分析给定的正弦信号是可互换的两种方法，它是付立吉变换的一个分枝。哈特莱变换作为一个实值函数且与付地变换完全等效，与付立叶变换相比，来说效率更高，经济旧更合算。

光无线通信中基于哈特莱变换的翻转OFDM技术

提出了一种新的基于快速哈特莱变换(FHT)的翻转光正交频分复用(OFDM)方案(Flip-FHT)。快速哈特莱变换为实三角变换,当用其处理傅里叶变换时,输入信号不需要厄米对称性。同时,与传统的基于快速傅里叶变换(FFT)的非对称限幅光OFDM(ACO-OFDM)中只有奇数子载波携带信息符号不同,该方案由于翻转了实双极信号的负数部分,使得偶数子载波也可以携带信息符号,故该方案适用于强度调制/直接检测(IM/DD)光无线通信(OWC)系统。与ACO-OFDM相比,Flip-FHT的频谱效率提高了1倍,计算复杂度在接收端降低了50%。仿真结果表明,与采用4QAM和16QAM(正交幅度调制)的ACO-OFDM相比,采用BPSK(二进制相移键控)和4PAM(脉冲幅度调制)的Flip-FHT可以在系统结构更简单、星座尺寸更小的情况下获得相同的性能。

浅谈哈特莱振荡电路起振条件

针对在许多电路教材中，对于哈特莱振荡电路的起振条件所用的数学表达式各不相同这一问题，通过微变等效电路，用极理论在不忽略电路损耗和负载的影响下，分析推导出诸教材振荡电路公式的原因，并指出其不足之处。

可见光通信系统中的峰均功率比

光正交频分复用(OOFDM)作为多载波调制方式之一,具有高频谱利用率和对抗码间串扰的能力,因此被广泛运用在可见光通信(VLC)中。然而高峰均功率比(PAPR)和发光二极管的固有非线性对可见光通信系统性能有显著影响。本研究将离散哈特莱变换(DHT)预编码应用到光正交频分复用中,在发射端DHT和反傅立叶变换都被一个单层蝶形结构取代,仅需要进行加法运算就可以产生时域DHT-OOFDM信号。该方法有效降低了系统的峰均功率比并简化了计算复杂度。