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.     

a尺度多重双向正交小波包

多小波由于可以同时拥有许多好的性质,成为研究热点,出于多通道滤波器理论研究的需要,研究a尺度小波成为必需。最近,杨守志教授引入正交双向多分辨分析和正交双向小波的理论。本文在以上研究的基础上,利用向量截断法,建立了a尺度正交多重小波包的理论框架,文章的研究是正交双向小波和正交双向小波包研究的最一般形式的推广。     

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.     

广义正交双向小波包的性质及频域表示

将正交双向小波包推广到广义正交双向小波包,研究广义正交双向小波包的性质、频域表示及其分解算法。     

双向向量值小波包

本文以向量值小波的基本理论和概念为基础,给出整数伸缩的双向向量值正交小波与双向向量值小波包的概念,以及向量值尺度函数与小波函数正交条件和稳定条件,得到正交的双向向量值小波包,并得到双向向量值小波包的性质和结论.     

正交对称紧支撑双向小波的构造

介绍了双向多分辨分析以及双向小波的概念,研究了正交双向小波的相关性质,给出了正交双向小波对称性的判别条件,最后,基于双向加细函数的紧支撑性,利用双向多分辨分析以及矩阵理论,给出了一种构造正交对称双向小波的方法.     

双正交对称双向小波的构造

对任一双向加细函数φ(x)=Σk∈Zpk+φ(2x-k)+Σk∈Zpk-φ(2x-k),给出判断双向加细函数对称的简便条件,并得到由紧支撑双正交双向加细函数构造紧支撑双正交双向多尺度函数的方法,最后给出一类双正交对称双向加细函数对应的双正交对称双向小波的构造算法。     

具有矩阵伸缩的正交双向小波包

为了将正交双向小波包推广到高维情形φan+λ(t)=∑k∈Zdp+k,λφn(At-k)+p-k,λφn(k-At),构造了伸缩因子为矩阵A的正交双向小波包{φan+λ(t),λ=0,1,…,a-1}n∈Z+,分别从时频域角度通过小波包基函数的正交性研究了高维正交双向小波包的性质,得到了小波包子空间的分解算法、重构算法及频域表示为∏∞j=1Pλjωa()jΦ0(0)。     

具有矩阵伸缩的正交双向小波包

为了将正交双向小波包推广到高维情形ρan+λ(t)=∑k∈Zdp+k.λρn(At-k)+Pk-.λρn(k-At),构造了伸缩因子为矩阵A的正交双向小波包{ρan+λ(t),λ=0,1,…,a-1}n∈z+,分别从时频域角度通过小波包基函数的正交性研究了高维正交双向小波包的性质,得到了小波包子空间的分解算法、重构算法及频域表示为Ⅱj=1∞Pλ(w/aj)Φ0(0).     

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.     

双向小波的快速分解和重构算法

在杨守志教授提出双向加细函数和双向小波定义,并建立双向多分辨分析的基础上,给出正交双向多分辨分析的定义和双向小波的快速分解和重构算法.     

a尺度正交双向小波的Mallat算法

研究了a尺度正交双向小波的Mallat算法.引入了正交双向加细函数及a尺度正交双向小波的概念,在此基础上利用a尺度正交双向多分辨分析,得到了正交双向小波的分解与重构的Mallat算法,并给出其矩阵表示,推导了信号分解后完全重构的充要条件.该算法对于能量有限的离散信号的分解与重构有一定的实用价值.     

一种带钢表面缺陷检测的算法

为了准确快捷地对带钢表面缺陷进行在线自动检测,提出了一种小波提升格式的Mallat的表面缺陷检测方法。原始的Mallat算法滤波后的重构图像数据不再是整数,因此无法精确的实现无失真的小波重构图像。提出提升格式的双正交小波分解能够实现从整数到整数的变换,该算法首先利用小波变换的多分辨率的分析特点,对图像进行多尺度双正交小波提升算子的快速分解;然后再对重构后的图像进行二值化,提取出缺陷特征。实验结果表明,该方法能够明显检测出缺陷的存在。     

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．     

双向S-概率粗糙集及其应用

在集合X的双向动态特性与知识库中统计信息的基础上,提出了双向S-概率粗糙集模型。讨论了双向S-概率粗糙集的动态特性,给出了双向S-概率粗糙集的应用。