具有矩阵伸缩的高维正交周期小波包

推广正交周期小波包的概念,引入对应于高维正交周期尺度函数的小波包,给出具有任意矩阵伸缩的高维不可分正交周期小波包的构造方法,并对其性质进行研究,得到高维正交周期小波包的分解公式及其Fourier变换表示,最后给出三元正交周期小波包的例子.     

具有矩阵值的广义正交周期小波包

推广正交周期小波包的概念,给出一类具有矩阵值的广义正交周期小波包的定义,并对其性质进行研究,得到矩阵值广义正交周期小波包的分解公式及其Fourier变换表示．     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

L2(R)的多小波包分解

给出多小波包的定义, 对其性质做进一步探讨, 并给出平方可积空间中关于正交多小波包的正交分解     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

L^2（R）的双正交向量小波包分解

对双正交向量小波的性质进行了探讨,给出了双正交向量小波包的定义及其性质,作出平方可积空间Ｌ＾２（Ｒ）的双正向量小波包分解。     

基于短小波包的图像边缘检测算法(英文)

使用缩短小波包算法对图像进行处理.对图像进行多层次小波包分解,分解之后用小波包重构高频子空间从而减少图像边缘信号损失。最后依据每层阀值化后的系数,得到图像的边缘.实验结果表明,该算法既能根据需要分别求出不同尺度不同方向下图像的边缘,又能保持图像边缘的完整性和清晰性。     

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 .     

混合正交双向小波包的研究

混合正交双向小波包基是一种包含多个正交双向小波函数的小波包基.本文将正交双向小波包推广到混合正交双向小波包,研究了混合正交双向小波包的性质及其分解算法.     

离散正交小波包及其在噪声抑制中的应用

研究有限长序列的小波包处理和噪声抑制的方法,方法用正交共轭滤波器构造有限维内积空间的正交值和分解及有限长离散小波包,分析了噪声的小波包分解系数的特性,并提出小波包变换域降噪的方法。     

一类任意矩阵伸缩双向向量值小波包

本文给出了双向向量值多分辩分析和具有矩阵伸缩的高维双向向量值小波包,研究了高维双向向量值小波包的性质,得到了矩阵伸缩的双向向量值正交小波基.     

广义的正交小波包

COIFMANT和MEYER在[1]中引入了正交小波包的概念,它是为了进一步分解小波的分量。本文在此基础上引入了广义小波包的概念并给出相应的分解与重构算法。它推广了文[1]的结果,且这种小波包比传统的正交小波包在应用上具有较大的灵活性。     

高维小波框架包子空间对空间L2(Rn)的分解

研究小波框架包子空间对空间L²(Rⁿ)的分解。运用时频分析方法与逼近论思想,刻画了数量矩阵伸缩的高维小波框架包的特征,构造了若干高维小波框架包子空间,进而,由小波框架包子空间得到了L²(Rⁿ)的直交分解式。给出高维小波框架包函数的频域表达式,类似于正交基,提出高维紧小波框架包构成空间L²(Rⁿ)的巴塞尔框架的充分条件,扩展了小波框架应用范围。     

空间l2(Z×Z)上正交小波基的频域特征刻画与算法

小波基的频域特征刻画有助于小波基的构造。首先给出了函数空间l²(Z×Z)上正交小波基的频域特征刻画，再根据正交小波基的频域特征刻画，可以容易验证：一维空间的两个正交小波基的乘积是二维空间的正交小波基。最后还给出了完美重构条件以及快速分解重构算法。     

一类正交双向小波包的刻画

引入了对应于双向加细尺度的3带正交双向小波包,建立了紧支撑3带正交双向小波包的理论框架.讨论了这类正交双向小波包的性质.结果表明,正交双向小波包不仅具有传统小波包的特点,同时在应用中具有较强的灵活性.     

集值下鞅的一类Riesz分解

举例说明即使在一维实空间, 集值下鞅并非都可Riesz分解, 即集值下鞅表示为集值鞅与集值下鞅之和. 给出集值下鞅一种新的Riesz分解定义, 证明了一维实空间集值下鞅有该种形式的Riesz分解, 并举例说明在二维实空间, 集值下鞅不具有这种形式的Riesz分解. 最后证明了集值下鞅具有这种形式Riesz分解的充分必要条件.     

混合正交多小波包

在混合正交多小波基的基础上，建立了混合正交多小波包的理论框架，给出了混合正交多小波包的定义、构造方法以及性质，由于混合正交多小波基比普通正交多小波基具有灵活性，因此构造的混合正交多小波包也具有灵活性，以此获得更好的频域局部性。