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·     

一种二维离散子波变换的滤波器结构

子波变换具有良好的时间（空间）频率局部化性能，在图象子带编码中，二维离散子波变换是一种接近理想的子带分析／综合子系统。本文提出一种利用一维离散子波变换实现二维有限长离散子波变换的方法，同时给出了二维离散子波正变换（ＤＷＴ）和反变换（ＩＤＷＴ）的滤波器实现结构。     

二维离散Fourier变换的一种快速算法

在一维离散Fourier变换分裂基算法（SRFFT）的基础上,给出了二维离散Fourier变换的一种快速算法,通过对二维序列的抽取和分解,降低了算法的时间复杂度,与 的行列算法及向量基算法相比,新算法在保持加法运算量不变的同时,有效地减少了乘法的运算量。     

二维非均匀取样图像编码

本文根据二维离散余弦变换的性质,由一维非均匀取样的 Ｄ Ｃ Ｔ 变换推导出了二维非均匀取样的 Ｄ Ｃ Ｔ变换,并基于此提出了一种二维非均匀取样的图像编码方案．此外,本文还通过实验验证了这种方案较之于传统的均匀取样方法所具有的更高的压缩倍数．     

一种二维离散余弦变换系数快速算法

研究二维离散余弦变换与二维离散哈脱莱变换间的关系,基于二维哈脱莱变换算法,提出一种计算二维离散余弦变换系数的快速算法.该算法使二维离散余弦变换的算法复杂度大大降低,从而大幅度提高二维余弦变换的速度.     

有限长度离散子波变换的快速算法

本文提出了一种有限长度离散子波变换的结构化算法，分析和综合滤波矩阵Ｈ、Ｇ可以分解成循环矩阵和下三角矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积．循环矩阵用ＦＦＴ实现，而下三角矩阵直接实现。算法的计算复杂性优于全ＦＦＴ实现。由于二维离散子波变换的滤波矩阵可以分解成一维离散子波变换矩阵的Ｋｒｏｌｌｅｃｋｅｒ积，所以，本算法可以方便地推广到二维离散子波变换。     

离散余弦列率滤波器的设计及应用

为在信号滤波领域发挥离散余弦变换（ＤＣＴ）潜在的优良特性,提出了离散余弦列率滤波的时域卷积算法,引入一种新型的线性相位数字滤波器－离散余弦率滤波器（ＤＣＳＦ）导出了任意长度一维和二维ＤＣＳＦ的设计公式,讨论了这种滤波器在广义标量维纳滤波和倍频程于带滤波中的应用,实验结果表明,ＤＣＳＦ可实现无形波失真的良好滤波效果,ＤＣＳＦ滤波算法简单,其计算量（乘法和加法）仅为采用快速ＤＣＴ（ＦＣＴ）的算法的１／     

基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩

研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术, 建立了交通数据的空-时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空-时特征, 去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20～40.同时给出了基于二维离散小波变换的交通数据压缩编码原理. 采用北京市三环路检测断面测得的交通数据,验证所提出的算法是有效的.     

二维空间的离散W变换

利用一维离散Walsh变换的性质与结果,定义了二维离散Walsh变换及二维Walsh变换的逻辑卷积,证明了二元W系的完整性,给出二维Walsh变换的基本运算性质及二维Walsh变换下1≤p≤2时的Hausdorff-Young不等式。     

基于局部环的二维离散W变换线性同余分组算法

本文利用线性同余分组和离散Radon变换算法将第Ⅰ类N×N点二维离散W变换转换为一系列第Ⅰ类一维离散W变换来计算,所需不同的一维离散W变换个数等于生成N×N矩阵所需的线性同余组的个数。为了避免二维离散W变换输出的重复计算,本算法将二维离散W变换的输出分解为互不相交的子集,而互不相交子集的二维离散W变换可转换为一系列离散W变换核CWT之和来计算。本文针对N=p,N=p~n(p为素数,n为正整数)N=p_1p_2,(p_1,p_2)=1几种情况分别进行讨论。     

快速计算多个卷积的新方法及其应用

利用离散傅里叶变换的一些性质和将一个复序列分解为4个奇偶序列之和的方法,纠正了2002年Gunther提出的同时计算一个N点实序列的DFT和另一个N点实序列的DFT的DFT的4组直接公式中的第2组公式中的错误,在此基础上将同时计算实序列的DFT和IDFT的直接公式应用于多个N点实序列的卷积计算,得到了新的快速计算方法,...     

快速傅里叶变换FFT的发展现状—纪念FFT发表30周年

傅里叶变换快速算法发展已３０年，本文综合了离散变换快速算法的发展，特别是近几年的发展，其中包括传统的基２、基４、基８、分裂基算法的发展以及多维离散傅里叶变换、多维离散余统变换、多维离散Ｗ变换的快速算法、阐述各种算法是如何将多维变换转换为一维变换的计算，并讨论了在有理数域上计算上述各种变换所需量小实数乘法的次数。     

Mobius函数及其在逆Z变换计算中的应用

该文首先对一维Ｍｏｂｉｕｓ函数的一个性质作了证明，并定义了二维Ｍｏｂｉｕｓ函数，给出其有关性质的证明。文中重点讨论了运用二维Ｍｏｂｉｕｓ函数及二维序列的有限长傅里叶变换在单位双圆上的有限样值点，来计算无限长二维时域序列的逆Ｚ变换的问题，并将二维双边序列的逆Ｚ变换问题全部转化为第一象限问题来讨论，所得公式非常便于计算机实现。     

一种DTT域的二维线性卷积算法

提出了一种在二维离散三角变换(DTT)域进行线性卷积的算法.首先推导出N1×N2的二维离散余弦变换Ⅱ型(DCT-Ⅱ)与2N1×2N2的二维离散傅里叶变换(DFT)之间的关系武,并将二维DFT的卷积乘积表达式转换成在对应的二维DTT域表示;然后给出了线性滤波器下输出信号的DCT-Ⅱ与输入信号的DTT之间关系的显式表达式;最后,分析了该算法的复杂度.结果表明,当滤波器大干5×5时,该算法计算复杂度远低于常见的空间域滤波算法.另外,在已知二维信号平移后的DCT-Ⅱ系数情况下,该算法比DFT域滤波算法具有更高的计算效率.     

由心电信号提取呼吸信息的算法及其仿真实现

为了使单纯的心电监护设备实现对多种生理信号的检测,减小设备的复杂性,根据心跳频率和呼吸频率处在不同的频段．提出2种由心电信号提取呼吸信息（ECG—derivedrespiratorysignal,EDR）的算法：离散傅里叶变换EDR算法和离散小渡变换EDR算法．利用MATLAB软件在时域和频域分别对这2种算法进行验证,并进行了相关分析比较．经过筛选比较．离散小波变换EDR算法选用coifN小波作为母小波．仿真结果表明,文中所提出的2种算法均能有效地从心电信号中提取出呼吸信息,但离散小波变换EDR算法的准确性与母小波的选取有很大关系．当选取coif3小波时．离散小波变换EDR算法比离散傅立叶变换EDR算法更为有效．     

基于实数傅里叶变换的数字水印算法研究

提出一种基于实数傅里叶变换的数字水印新算法,利用Arnold变换将水印图像置乱,再将置乱后的二值水印嵌入到实数傅里叶变换域的相位中。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,对JPEG压缩、加噪等常见攻击具有鲁棒性。     

基于Fourier变换离散化的连续小波变换频域算法

对于固定的尺度,小波变换是待分析信号与小波基函数的线性卷积。当小波基函数的Fourier变换有显式表达式时,利用其Fourier变换进行线性卷积称为小波变换的频域计算方法。由于线性卷积的长度大于信号的长度,因此,选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数也是一个亟需回答的问题。本文利用Fourier变换的离散化和离散Fourier变换的关系由小波变换时域算法推导了小波变换频域算法,证明了时域算法与频域算法的等价性;解释了这两种方法分别应该选取线性卷积中的哪一部分作为小波变换的系数;分析了频域算法产生边界效应的原因;给出了频域算法中参数的选取方法,以便克服边界效应。时间复杂度分析以及数值实验均表明了频域算法至少比时域算法减少了1/3的运行时间。     

基于改进离散傅里叶变换的实时频率和幅值测量算法

精确快速估计频率和幅值对智能电网的监测和运行至关重要;而频谱泄露会严重影响频率和幅值的测量精度。为此提出了一种基于改进离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)的实时频率和幅值测量算法。首先对考虑频率偏移的DFT算法进行了理论推导。然后为了减弱频谱泄露的影响,对DFT变换结果进行再次计算,给出了频率和幅值计算表达式;为了进一步提高精度,对频率值进行了二次估算。仿真结果表明,该算法能够有效减弱频谱泄露对频率和幅值测量的影响,在不同信号模型下均能得到满足要求的频率和幅值。     

Hartley变换的修正循环卷积特性

Hartley变换不仅等效于富氏变换 ,其正逆变换又具有相同的形式 ,而且在实序列数据处理中仅需用到实运算 ,在存储量和复杂性上要比富氏变换更经济更有效。针对一维及二维离散 Hartley变换分别建立了其修正循环卷积特性定理。籍此可得计算循环卷积的快速 Hartley变换法。     

多分量微弱LFM信号的检测

提出了一种基于分数阶傅里叶变换的多分量微弱LFM信号的检测方法.首先利用分数阶Fourier域的LMS自适应滤波算法,改善了LMS算法对LFM信号的处理效果.在此基础上,提出了分数阶Fourier域的自适应谱线增强器(ALE)算法,提高了对多分量微弱LFM信号的检测性能,并将分数阶Fourier变换的移动算法应用于谱线增强器,减少了运算量.