子空间MRA小波的一个刻画

通过相关定理及构造方法,研究了小波函数与多分辨分析的关系,重点研究了MRA小波及MRA小波集存在的条件.特别是在上述研究方法的基础上,通过构造演绎的方法构造出了MRA小波集,继而通过基本小波集理论给出了相应的MRA小波,由此得出了MRA小波存在的充要条件及形式.     

采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的...     

绝热量子计算

着重从物理学和计算机科学角度阐述和分析绝热量子计算:首先介绍绝热量子计算的基本原理及其计算能力,然后通过绝热量子计算与传统量子计算的性质和物理实现方式的对比阐述前者的某些优势,在此基础上介绍绝热量子算法,最后探讨了绝热量子计算的前景及发展趋势。     

多进制Haar与斜Haar小波在纹理分类中的应用

基于Walsh变换和斜变换给出了一种构造多进制Haar小波和多进制斜Haar小波的方法,并利用这些变换特有的快速算法加快了小波分解速度．实验中用该类小波分解图像,然后提取纹理图像的特征量,使用最小距离分类器进行纹理分类并比较了构造出来的各类小波的分类正确率,给出了选择小波基的原则．实验结果表明多进制斜Haar小波滤波器组具有更佳的分类效果．     

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.     

带随机振幅的正弦波过程在Haar小波下的性质

研究了一类随机过程：x(t)=Ucosλt Vsinλt,在Haar小波下的性质,得到平稳性、相关性和稠度．     

基于小波的图像压缩处理

在简单介绍小波原理的基础上,通过实例依次介绍低频信息保留压缩法、小波阈值压缩法和小波包全局阈值压缩法。由这三类方法并得出的图像压缩结果,得出各自的优缺点。所有实验均在MATLAB上用编程完成。     

量子神经计算

量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题 ,由此而产生的量子神经计算新范式具有很高的理论价值和应用潜力。文章在介绍量子计算基本原理的基础上 ,讨论了将它引入神经计算领域的可能性和可行性 ,从理论上分析了量子神经计算所具有的性能 ,并给出量子神经计算模型的几种可能形式。     

基于无抽取Haar算法的实时卡尔曼滤波方法

针对基于分段方式的多尺度卡尔曼滤波其计算量大、延时长的问题,提出基于无抽取Haar算法的实时卡尔曼滤波方法,该方法采用简单的加减、移位运算在t时刻完成多尺度变换,然后在各个尺度进行小波阈值去噪和卡尔曼滤波;为了验证该方法的有效性,在自主改装的智能车上对低精度加速度传感器进行实验。研究结果表明:通过小波重构完成信号处理,提高了算法实时性,并且有效减少重复运算;实时卡尔曼滤波方法有效提高了传感器的性能,在不能准确估计状态转移误差情况下,该方法的去噪性能优于单独的卡尔曼滤波去噪性能。     

热腔条件下实现Deutsch-Jozsa算法的简单方案

基于热腔场与双原子相互作用系统,提出一种简单的Deutsch-Jozsa算法的实现方案.通过外加经典场可以消除腔场光子数的依赖,整个过程不需要在真空状态中保留热腔.此外,该方案中也不需要原子和腔场的大失谐,可以大大缩减操作时间.通过精确的数值计算,证明方案具有较高的保真度.     

边Haar子波的光学实现及图像边特征提取

提出一种应用４ｆ 系统制作边 Ｈａａｒ 子波匹配滤波器从而实现光学子波变换的新方法．在傅里叶平面引入正弦光栅,使输入平面两个方孔的正负一级衍射像边缘密接,且位相相反,达到子波要求的极性．给出了理论分析和提取图像边特征的实验结果．     

小波变换及其在多粒子产生中的应用

介绍了有紧致支的几种小波展开及其与多分辨率分析的关系,讨论了它在高能多粒子末态相空间结构分析中的应用。     

关于连续小波变换的注记

根据连续小波的定义证明Haar小波和Mexico帽小波为基小波,提出一种基于卷积构造基小波的方法并证明尺度函数和多分辨分析生成的小波是基小波.     

Haar小波的离散化消噪方法及其应用

介绍一种Haar小波离散化消噪方法,并应用该方法进行信号和图像消噪处理.首先将信号或图像用该方法实现计算机的离散化抽样取点,然后结合小波阈值方对含噪信号或图像用Haar小波作消噪处理,并进行离散平滑,实现连续小波离散化处理.该方法对信号和图像的消噪处理的效果好,具有广泛应用的价值.     

2n+1个无序数据库记录项的量子搜索

简述了量子计算机的并行算法。设计了一个2^n 1*2^n 1的幺正矩阵,并根据量子Grover搜索算法求解出在无序数据库中满足条件的单项或多项数据的计算方法。     

利用连续参数的变分量子算法实现超导量子门

随着量子计算已步入中等噪声规模阶段,量子比特（Quantum Bits,qubits）的有效控制和量子操作的实现已成为重要的研究方向.目前,机器学习在许多领域都发挥着重要作用,因此,将机器学习与量子计算相结合,利用机器学习的方法解决量子计算的问题,寻找可行的量子操控方案.基于超导量子电路,利用连续参数的变分量子算法（ContinuousTime Variational Quantum Algorithm,CTVQA）对两个二能级超导量子比特系统的参数进行变分优化,得到控制非（Controlled-NOT,CNOT）门、控制相位（Controlled-Phase,CZ）门和量子傅立叶变换（Quantum Fourier Transform,QFT）三种量子操作的参数调控方案.然后,通过引入噪声的方式对三个参数调控方案进行鲁棒性分析.结果表明,CTVQA在实现量子操控方面具有较好的通用性,能够为实验提供参数方案.同时,CTVQA得到的参数方案在保真度和鲁棒性方面表现较好.     

波动方程的第二类Chebyshev小波数值解

利用第二类Chebyshev小波方法,对波动方程进行数值求解.数值实验验证了该方法具有理想的效果,相对于Haar小波具有更好的精度.     

Haar小波及其机械故障诊断应用

小波变换是一种时频分析方法，在机械信号处理应用中，基小波常根据其时域波形与被检测的信号成分相似或匹配选择，很少考虑小波其他特性，这种方法并不完善．通过Haar小波说明这个问题，推导了Haar小波连续变换在时问和尺度上的周期性，应用于机械信号处理，有效地提取出故障特征频率．该研究结果开拓了基小波选择的思路．     

基于Daubechies复小波的电能质量扰动检测

分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,提出从多分辨率分析理论出发,以Daubechies实小波为基础构造其复小波的方法,并将其应用于含噪电能质量扰动信号检测及微小电能质量扰动信号检测。仿真结果表明,利用该类复小波变换的恰当组合信息具有比实小波更好的检测效果,并且该类复小波能采用Mallat算法,具有良好的实时性。