三角多项式内插及其应用

讨论了三角多项式内插基函数的若干性质。当取样点具有特殊分布时，采用三角多项式内插法可精确重构原周期带限信号。给出了用于有限样点加密的内插公式。     

全相位DCT图像内插算法的研究

利用全相位思想克服离散信号截断处理所产生的吉布斯效应,同时利用DCT(离散余弦变换)域内离散信号和连续信号之间的关系进行信号重构,构造了一族可分离内插函数用于图像内插.通过自然图像的分辨率改变实验说明其能有效地保持图像的边缘.并且采用不同阶数的DCT域可分离内插函数,其内插质量总能好于双线性内插和已用于大多数内插任务的立方内插.较高的图像内插质量和统一的设计公式使其在数字电视视频格式转换和内插精度要求较高的处理场合中有好的应用前景.     

基于小波的信号部分重构与插值

通过分析信号重构理论，提出了信号部分重构的概念，即已知原信号的部分信息，通过增加一些新信息可以重构原信号更进一步的逼近，而且信号部分重构过程的迭代将达到信号的完全重构。基于小波变换理论，研究了一类信号部分重构问题，得到了一种信号部分重构公式。从信号部分重构的观点出发，提出了一种能够消除假频并扩展频宽的地震信号空间插值办法，实验结果证实了方法的有效性。     

具有一个指标的离散函数空间的一般插值公式

本文对于由具有一个指标的离散函数组成的离散泛函空间建立了一系列内插公式。这些内插公式给出了离散模、最大模和Lipschitz商、H(?)lder商之间的关系,大量文献证明,这些内插公式及其推论在微分方程的有限差分逼近理论中是十分有用的。     

道路复曲线内插缓和曲线长度公式的分析与推证

对广泛使用的道路复曲线内插缓和曲线长度的若干公式进行了重新推导，给出了正确的公式，并对原公式的错误作了分析，修正后的公式对于道路复曲线设计有重要的参考价值．     

关于Z域取样定理和内插公式的进一步研究

Z域取样定理和内插公式在数字信号处理领域中有着非常重要的作用，但它是基于在单元圆上进行取样的。通过对取样及内插的进一步研究，提出并论证了适用面更为广泛的取样定理及内插公式，即取样点不同单位圆上，而是在与单位圆同圆心而不同半径的圆周上时,相应的取样定理和内插公式。     

快速小波变换及其在光纤陀螺信号处理中的应用

为了提高光纤陀螺输出信号的精度和实时性,提出了一种适合在数字信号处理器(DSP)上实现的快速算法,该算法不需要传统小波变换中内插和抽取步骤,给出了相应的快速分解和快速重构实现公式,并采用半软阈值作为快速小波变换的重构阈值.实验结果表明:在静态和动态陀螺输出条件下,在TMS320C6713 DSP实现半软阈值快速小波变换处理信号时间比原来降低了一个数量级,而滤波精度与原来相当,并且易于硬件实现,完全满足光纤陀螺高精度和高实时性的要求.     

二维正交小波变换的向量空间算法研究

小波 {ψej,k,m(x ,y) |e=1,2 ,3,j,k,m∈Z}不仅可以构成L2 (R2 )空间的正交基 ,通过小波分解与重构 ,以及对Hj,Gj,H j ,G j 的行向量修改等 ,还可以产生N×N空间的正交基 .同时 ,N×N点阵信号 {Sl,r}( 0≤l,r,≤N - 1)的小波变换等价N×N于空间的正交变换 ,用我们的方法进行信号或图像压缩 ,不涉及对信号或图象进行周期延拓 ,可严格在N×N空间中进行 .首先研究了二维信号的小波分解与重构 ,给出了适用的二维张量积小波的分解与重构公式 .其次 ,给出了信号用分解公式进行小波分解与重构公式进行小波重构后完全恢复原信号的充要条件 ,并对完全重构充要条件的实现作了处理 .最后得到了N×N空间中由小波分解与重构滤波产生的正交基 .这样就推导出对N2 个数据进行小波分解后可精确重构的算法 ,该算法可避免信号做小波分解后在边界处不能精确重构 .     

基于压缩感知的语音压缩与重构

基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,对语音信号采用压缩感知技术进行压缩和重构,研究了分析窗长固定时重构误差与观测点数的关系, 针对低压缩比下重构信号"noisy"的特性,提出对重构信号进行小波去噪联合低通滤波的方法以改善重构语音的质量,并研究了低压缩比下分析窗长对重构信号质量的影响.仿真结果表明低压缩比下,合理选取分析窗长,并采用小波去噪联合低通滤波的处理方法可以明显改善重构语音的质量.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

小鼠视觉感受区电位信号 (LFP)的脑电波分离

为研究人（动物）的行为与脑电波之间的关系,提出了一种新的小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与呼吸相关联的脑电波分离模型,采用盲信号分离（BSS）、独立分量分析法（ICA）对局部场电位建立线性瞬时混合信号系统数学模型,利用小波包进行LFP的分解并重构信号,对睡眠状态下小鼠视觉感受区局部场电位信号进行了15层分解和重构。实验证明,小波包分解高频分量系数cd13的解析重构信号与δ波频率吻合,小鼠睡眠状态下分离出的与呼吸相关联的脑电波信号为δ波。     

离散小波包分析在非平稳信号处理中的应用

用离散小波包将振动信号分解到不同的频带，然后对感兴趣的频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率．对306滚动轴承的保持架缺陷作出了实际诊断，诊断结果与理论较为符合，证明离散小波包是一种有效的弱信号提取与诊断方法．     

一种近似稀疏信号的压缩传感重建方法

研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的累计误差;引入近似l0范数使优化求解过程得以简化,保证了算法的快速实现.对一维分段平滑的合成信号进行了重建仿真,结果表明,采用ASL0重建信号质量好,算法复杂度低,适用于近似稀疏信号压缩感知数据的重建.     

A Reducing Iteration Orthogonal Matching Pursuit Algorithm for Compressive Sensing

In recent years, Compressed Sensing(CS) has been a hot research topic. It has a wide range of applications, such as image processing and speech signal processing owing to its characteristic of removing redundant information by reducing the sampling rate. The disadvantage of CS is that the number of iterations in a greedy algorithm such as Orthogonal Matching Pursuit(OMP) is fixed, thus limiting reconstruction precision.Therefore, in this study, we present a novel Reducing Iteration Orthogonal Matching Pursuit(RIOMP) algorithm that calculates the correlation of the residual value and measurement matrix to reduce the number of iterations.The conditions for successful signal reconstruction are derived on the basis of detailed mathematical analyses.When compared with the OMP algorithm, the RIOMP algorithm has a smaller reconstruction error. Moreover, the proposed algorithm can accurately reconstruct signals in a shorter running time.     

基于二维图像和多点统计方法的多孔介质三维重构研究

提出了一种基于多孔介质二维薄片图像和多点统计方法的多孔介质三维重构方法.将微米精度的多孔介质二维薄片图像作为初始的训练图像,利用多点统计方法重构其下层图像.将每次获得的下层图像作为新的训练图像,利用多点统计方法继续重构该训练图像的下层图像.二维重构图像的每个像素对应成三维空间的一个体素,依次叠加每层的二维重构图像得到最终的三维多孔介质图像.将该方法应用于砂岩样品的三维重构,通过与真实情况下砂岩体数据的比较发现,该方法重构的多孔介质具有与其相似的孔隙结构特征.     

卷积混合模型分离算法与多局部放电混合信号分离

为了辨识GIS内多绝缘缺陷产生的单一PD信号,对多PD信号在GIS内的传播与混合机理进行深入分析,提出采用卷积混合模型描述其混合过程,并构建分离算法分离多PD信号以获取辨识所需的单一PD信号。结合PD信号的非平稳特性,将各多PD信号在时域空间下划分成短时内平稳的子信号集合,利用Molgedey-Schuste算法在频域内对子信号进行分离,再利用子信号包络线的相关性在频域对分离子信号进行重构,获取各单一PD信号,以实现对非平稳多PD信号的分离。经仿真和实测多PD信号的有效分离,证实了多PD信号在GIS内线性卷积混合特性的假设,同时为用外置UHF检测法获取多绝缘缺陷产生多PD信号的辨识提供了新方法。     

压缩感知中基于梯度的贪婪重构算法综述

正交匹配追踪（OMP）算法是贪婪类算法中最经典的算法之一,但是对于大规模数据的重构问题却有着计算复杂度高、存储量大的缺点,而如果将最优化方法中的梯度与贪婪算法相结合,就会大大减少计算复杂度和存储需求.文中详述了梯度追踪算法,从理论上分析了这些算法的计算复杂度、存储需求和优缺点,并用这些算法分别重构一维信号和二维信号,分析重构效果.实验结果表明,梯度追踪算法的重构效果均比OMP好.尤其是基于变尺度法的梯度追踪算法,无论是重构时间还是重构效果,均优于OMP算法.     

重构小波阈值的微机电系统-惯性测量单元降噪处理

针对随机误差对微机电系统-惯性测量单元(micro electro mechanical systems-inertial measurement unit,MEMS-IMU)输出数据精度的影响,利用离散小波变换可降噪的特点,对MEMS-IMU数据进行降噪处理.在小波降噪过程中,阈值的估计以及阈值函数的选取直接关系到降噪的质量,构建一个新的阈值函数,通过调节阈值函数中的比例因子,解决传统多重小波分解重构在降噪方面的不足.实测数据的处理结果表明:在小波降噪过程中,新的阈值函数能够有效抑制MEMS-IMU中随机误差的影响,与传统小波降噪相比,新的阈值函数降噪后,信号具有更佳的平滑度,能够有效提高捷联惯性导航系统的定位定姿精度.     

基于小波变换的医学图像压缩方法

简要说明离散小波变换(ＤＷＴ)的Ｍａｌａｔ算法·分析了一维离散小波变换ＤＷＴ不能完全重构信号的原因·对二维离散小波变换ＤＷＴ的重构性进行了讨论·在此基础上提出改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法·压缩实验表明改进型的Ｍａｌａｔ二维ＤＷＴ算法对提高图像压缩及重建质量是有效的·