CL多小波预处理方法在故障数据压缩中的应用

在介绍CL(Chui-Lian)多小波基本理论的基础上,探讨了CL多小波的预处理方法及其对CL多小波原有滤波器响应的影响,分析后认为Haar和平衡预处理方法是CL多小波最有效的预处理方法。文章还做了将具有这两种预处理方法的CL4多小波应用于电力系统正弦信号和故障暂态信号数据压缩的仿真实验。仿真结果表明,基于Haar和平衡预处理方法的CL4多小波具有较GHM多小波和传统db4小波更好的数据压缩效果。

CL多小波图象编码

CL 多小波具有与其他多小波 (如 GHM多小波 )不同的特点 .一幅图象经过多小波变换后 ,原图象的绝大部分能量都集中于最低分辨率子图象 ,而对于 CL 多小波而言 ,其最低分辨率子图象的绝大部分能量又进一步集中于它的第一个分量 .这意味着 CL 多小波图象编码需要考虑的重要系数比其他多小波图象编码减少了四分之三 .本文将 CL 多小波这一特点应用于图象编码 .实验结果表明 ,就压缩比和信噪比而言 ,这种充分利用 CL 多小波特点的图象编码方法 ,其编码结果要优于目前公开发表的

基于CL多小波变换的图像编码

图像的压缩编码是存储、处理和传输大容量的图像信息的基础,提高图像的压缩效率一直是人们不断追求的目标。对图像进行压缩编码,目前成熟的做法都是在变换域进行。在研究图像的多小波变换的基础上,提出了一种面向传输的图像编码方法:基于CL多小波变换的图像精细可分级编码。实验结果表明,该编码方法是对多小波应用于图像编码很有价值的研究。