一种半正交的代数构造方法

提出一种关于B样条半正交小波基的代数构造方法,这种方法仅需函数空间构造知识和线性代数知识就可以实现,比现有的小波构造方法简单.此外,同样的方法可以用于求解双正交小波基和其对偶小波以及相应的提升逼近程度的小波函数.     

高维不可分正交多小波包

引入了对应于高维多重尺度函数的多小波包，建立了具有矩阵伸缩的多小波包的理论框架，所产生的L^2(R^m)的基称为多小波包基．给出具有任意矩阵伸缩的高维不可分正交多小波包的构造方法，进一步地表明如何从多小波中抽取L^2(R^m)各种正交基，尤其是由于所构造的多小波分解可从不同的滤波器中的抽取，因而使得多小波基的选取更具灵活性．     

一类紧支小波的正则性的研究

提出了一类新的具有紧支集的标准正交小波基以及相关的尺度函数的构造方法 ,准确估计了该类小波和相关尺度的正则性指数     

三进制对称和反对称半正交小波的构造

给定对称的紧支撑尺度函数,不同于矩阵扩张的方法,在此提出了一种新的小波基构造方法,使得所构造的紧支撑小波是对称和反对称的,并满足半正交条件.最后,对B样条分别构造了其对称和反对称小波,并给出了相应的图形.     

基于滤波器系数构造小波基方法的改进

从两尺度方程的频域表达式出发，根据两尺度函数的递推关系，通过滤波器系数构造小波函数，并把这个过程由一维构造情况推广到多维构造情况．针对一维标量小波存在的问题，引入向量小波，对算法做了进一步改进，给出多小波的构造方法，构造出的尺度函数具有紧支撑性、正交性、对称性和较高的正则性．通过仿真对比实验，验证了改进算法的有效性．     

双向正交的加细函数及其对应双向小波的构造

给出双向正交的加细函数及其对应双向小波的构造方法．具体地，如果一个加细函数的面具mo（z）满足｜mo（z）｜^2＋｜mo（-z）｜^2≤1．则可以应用该面具构造一类双向9-交加细函数．更进一步，给出构造相应的双向正交的小波的显式公式．最后给出构造算例．     

样条小波

利用样条函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波．该构造方法简单易于操作，而构造出的小波有许多优良性质，如短支集、高阶的消失矩、对称性和反对称性、半正交性及正则性等．     

r重紧支撑对称-反对称正交多小波的构造

提出了由一个紧支撑正交单小波函数构造二重紧支撑对称一反对称正交多小波函数的构造方法.通过选取合适的正交矩阵,二重紧支撑时称-反对称正交多小波函数可由所给的正交单小波函数平移后与正交矩阵做乘积得到,并将其推广到重.这种多小波函数不但具备紧支性和对称反对称性,而且具有正交性.     

广义正交小波包

本给出一种任意伸缩矩阵正交小波包构造方法．该小波包是以频域形式给出的，献[1]所给小波包仅是其一特例．这样所得的小波包使得L^2(R^s)中小波基的选择更灵活，最后给出算例．     

两点边值问题的小波-Galerkin 方法研究

利用Daubechies正交小波函数的性质，通过修改边界上的小波函数，得到满足边界条件的有限区域上的小波基，由此可以通过小波-Galerkin方法求解两点边值问题，最后给出算例，分析结果后表明此方法是有效的。     

矩阵伸缩半正交框架小波

研究了L2(Rd)中A伸缩半正交框架小波,这里的A是行列式取值自然数的任意d×d扩展矩阵.得到了具有附加条件的框架小波为半正交的充要条件,给出了半正交框架小波成立的必要条件.     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

多小波处理图像压缩时前滤波器的设计

在应用中,对于单小波可以直接利用分解与重构公式对信号进行滤波。但是多小波是用矢量滤波器组对信号进行分解、重构。滤波对象必须是满足一定要求的矢量信号。因此,在进行多小波分解前必须通过前置滤波器对原始离散信号进行预处理得到初始矢量,然后才能进行多小波变换。同样,对重构后的数据也要进行后处理才能得到需要的结果。不同的多小波有不同的预处理和后处理方法。以GHM多小波为例,设计了多小波新的前滤波器,并将多小波通过前滤波后用于图像压缩,将其结果与单小波相比较,获得较好的结果。     

Rn上的基于Checkerboard格点的不可分双正交小波

研究了一类基于Checkerboard格点的不可分双正交小波,并证明了其尺度函数逼近阶与光滑性的上界.在此基础上提出了此类小波的构造算法.理论分析表明,使用该算法构造的小波具有很好的对称性、光滑性以及对多维信号采样的视觉优势.此外该算法能够构造具有任意给定消失矩的小波,并且其小波滤波器具有有理系数,这在多维信号处理中具有重要意义.实例分析也验证了构造算法的有效性和上述结论.     

基于任意小波的提升格式的设计

在Sweldens等人提出的提升格式（lifting scheme)基础上,利用小波消失距与其对应的滤波器在z=1处零点阶数的关系,提出了一种新颖的提升系数设计方法,它克服了过去的提升格式设计方法只能设计基于Lazy Wavelet的插值小波的缺陷,通过求解一组简单的线性方程组来设计基于任意双正交小波的提升系数,从而实现了根据具体要求动态地、迭代设计波的目的。为了便于算法的工程实现,本文根据最佳提升格式的惟一性,提出并论证了一种最佳提升系的迭代设计算法,此外,上述2种算法均可以用于市尺称和非对称的小波。     

基于单一小波的时变信号最优分解方法

针对常规的小波变换并不能保证对信号实现最优分解。以时频性能优良的Morlet小波为单一基函数,并扩大了基函数的参数空间,确定了满足小波容许条件的参数空间边界,提高了用其分解信号的灵活性。对实数编码遗传算法进行了改进,改进后的算法免除了独立的变异操作,提高了算法的搜索速度、收敛性和准确性。以互信息最小化为寻优的判据准则,给出了基于改进的遗传算法和改造后的Morlet小波的信号最优分解的具体步骤。对时变信号的仿真分析表明所提方法是有效和可行的。     

用多小波对图像分解和重构

与单小波相比较,多小波同时具备诸如紧支性,正交性,对称性等诸多在信号处理中非常重要的良好性质．这决定了多小波是一种优于单小波的信号处理技术．在应用中,对于单小波可以直接利用分解与重构公式对信号进行滤波．但是多小波是用矢量滤波器组对信号进行分毹、重构．滤波对象必须是满足一定要求的矢量信号．因此,在进行多小波分解前必须通过前置滤波器对原始离散信号进行预处理得到初始矢量,然后才能进行多小波变换．同样,对重构后的数据也要进行后处理才能得到需要的结果．本文以GHM多小波为例,实现了对图像的预处理、分解和变换后的重构、后处理过程,并将解压缩后的结果与单小波相比较,获得较好的结果．     

小波构造综述

小波函数的构造是小波理论分析与应用研究的基础 ,不同的小波函数具有不同的光滑性、消失矩、对称性等性能指标。如何根据所处理的信号特征构造或者选择最佳的小波函数、提高信号处理的效率与质量是小波理论与应用研究的目的。文章从小波构造的角度论述了小波理论的发展历程 ,着重论述了几种有代表性的小波构造方法、实现原理及其最新研究进展 ,并用MATLAB语言给出了相应的尺度函数与小波函数图形