一类对偶框架小波的刻画和构造

从尺度函数出发,利用框架多分辨分析(FMRA),借助于滤波器,在L2(Rd)中构造了一对以整系数可逆矩阵A为伸缩因子的对偶框架小波,并找到了正交Parseval框架小波滤波器满足的一个充分条件.     

L2(Rn)中Parseval框架多分辨分析的谱

对L2(Rn)中Parseval框架多分辨分析进行了研究,其伸缩算子形式为(DAf)(x)=√2·f(Ax),A是实整数系数n×n矩阵,且| detA |=2,它的尺度函数为ψ(x)∈L2(Rn),得出一个集合为Parseval框架多分辨分析尺度函数的谱的充要条件,从谱的的概念,理解高维空间的Parseval框架多分辨分析.     

Parseval框架多分辨分析

讨论高维空间的Parseval框架多分辨分析,首先给出两个平移不变子空间中当其中一个是标准正交基时,则另一个被它包含且是Parseval框架的充要条件,进而推出高维空间多分辨分析包含Parseval框架多分辨分析的充要条件.     

基于MMRA矩阵值小波紧框架的OEP的研究

研究了基于矩阵值多分辨分析(MMRA)的矩阵值小波紧框架的斜扩展原理(OEP),建立了矩阵值小波紧框架的OEP及其等价刻画且给出了详细的证明。与此同时,揭示出多小波框架与矩阵值小波框架之间的内在联系。     

二维空间的框架小波

对二维框架多分辨分析进行讨论.首先给出其整数分类的一个一般结果,在此基础上,通过研究二维空间整数的分类,给出了二维框架多分辨分析存在一个Parseval框架小波的充要条件,并得出Parseval框架小波的表示形式.     

时域多分辨分析(MRTD)中的吸收边界条件

介绍了时域多分辨分析方法的原理及步骤.分析了应用于MRTD的各种吸收边界条件,对各吸收边界条件条件进行了比较和分析,并作出了总结。     

基于假设检验理论的统计分辨研究综述

对近邻目标的分辨一直以来是不同信号处理领域的关注热点.传统上基于相关分析或波束响应的瑞利限,难以反映实际系统中随机噪声等因素的影响,因此有学者提出了统计分辨(statistical resolution limit,SRL)的概念.当前关于统计分辨限的定义主要有两种:一是利用估计性能,即CRB(Cramér-Rao bound)界定义;二是采用二元假设检验(binary hypothesis test,BHT)理论定义.论文对后者的研究现状进行了梳理,得到一般的研究思路:构造二元假设检验分辨模型,进行泰勒近似得到关于待分辨参数的线性模型,或利用大快拍数条件的渐近分布理论,求解统计量的分布,进而得到统计分辨限与波形、信噪比等的关系.最后,指出该领域未来的一些研究建议.     

关于多分辨分析的定义

总结多分辨分析的性质和多分辨分析的最本质特征,然后给出多分辨分析的最简洁的定义.即若{Vj}j∈z是L2(R)的一串闭子空间序列,满足条件:(1)单调性:…V-1 V0 V1 V2…;(2)稠密性: ∪∞j=-∞Vj=L2(R);(3)伸缩性:若f(x)∈Vj f(2x)∈Vj 1,j∈Z;(4)R iesz基的存在性:存在(x)∈V0使{(x-k)¨k∈Z}是V0的R iesz基.则称{Vj}j∈z为L2(R)的一个多分辨分析.     

基于小波变换的多分辨分布式滤波

用小波变换和多分辨分析的思想建立了一个最优和动态的多分辨分布式滤波算法。在离散小波变换的基础上，给出动态系统的描述，建立了基于小波变换最估和动态的多分辨分布式滤波融合算法。     

RK-MRTD算法的稳定性及数值色散性分析

将龙格-库塔(Runge-Kutta)方法引入到时域多分辨分析(MRTD)算法,即在时间上采用Runge-Kutta方法离散,并用此算法解决传统时域有限差分(FDTD)算法较大的色散误差问题.对Runge-Kutta时域多分辨分析算法(RK-MRTD)的稳定性和数值色散性进行系统分析,数值结果表明该方法具有高精度性.     

来自多尺度分析的R iesz基

不采用正交化方法,给出了来自多尺度分析的R iesz小波基的具体形式以及小波基母函数ψ(x)与尺度函数φ(x)的关系.建立了基于这种R iesz基的分解与重构算法.     

基于多尺度分析的数字通信系统消噪

根据数字通信系统中加性高斯白噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的多尺度浮动阈值方法,它能较好地满足在小信噪比下识别微弱信号的要求,并将这种方法应用于通信系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的高频成分．     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.     

DCT域全相位FIR滤波器的设计与实现

离散余弦变换(DCT)具有优于傅里叶变换、哈尔变换等正交变换的高度解相关性,为了充分发挥DCT在信号滤波中的应用,提出基于DCT的严格零相位的一维全重叠频域滤波器(AOFD)的概念并给出与其对应的FIR滤波器结构．理论证明了滤波器零相位、对变换域抽样序列具有可加性和可形成严格互补子带的多分辨率分析等重要性质．实验中,通过对图像的多分辨率分析表明,AOFD可实现无波形失真的滤波效果。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

基于小波变换的EGG信号处理

该文简单介绍了胃电图(EGG)以及小波的多分辨率分析原理和方法,并把小波分析运用到胃电图的信号处理中,对去噪、抽取特征参数、简化信息分析作了实验,使EGG在临床诊断中更具实际意义.     

有限元多尺度小波

利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了有限元多尺度小波.这些小波函数集许多优良性质于一身,如固定的短支集,高阶的消失矩,半正交性及正则性等.     

雷达信号的匹配小波识别

为提高船用雷达在海上复杂气象条件下的抗干扰性能,有效识别航道目标,克服通常小波雷达信号处理中小波选择的困难和多尺度分析的非实时性,提出根据学习雷达信号匹配构造与信号具有相似频谱特征的带限尺度函数和小波算法.通过一级分解和重构,实时提取信号中的有用模式.根据不同信号动态构造优化尺度和小波.在实际一维雷达信号处理中,构造出频带锁定学习雷达信号有效频段的带限尺度和小波.     

基于SNA的北疆区域城镇空间结构研究

区域城镇空间结构研究是城市科学研究中较活跃、成果较丰富的领域之一。运用社会网络分析(SNA)方法,对北疆区域城镇空间结构进行定量化研究,并提出了强化中心城市、重点发展二级城市、协调行政管理、合理进行区域规划、构建网络型城镇等对策建议。