提升小波在心电压缩中的应用
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小波变换克服了传统 Fourier 变换的不足,在时域和频域都有良好的局部化特性,在数值分析,信号处理,图像处理方面得到广泛的应用,提升技术是构造小波和实现小波变换的一种新方法。本文详细阐述了小波提升技术,研究了提升小波在心电压缩中的应用。具体工作如下:详细论述了小波的基本知识,在此基础上,我们给出广义平移正交公式。讨论了 2 进小波的提升技术:提升原理,小波变换的提升分解,可逆整数提升小波变换,我们给出两组滤波器是否具有提升关系的判别定理,并给出一种心电数据压缩的有效算法。讨论了多小波和两尺度相似变换,给出具体的算例。讨论了多小波的提升方法和提升分解以及利用提升提高多小波逼近阶。我们研究了提升和两尺度相似变换,发现通过提升可以构造全新的多小波而且不需要矩阵分解和求逆,产生的掩模通常比 TST 算法更短,因而选择提升作为改进多小波性质的方法。对多小波而言,在变换之前对离散信号进行预处理是必须的,我们分别采用正交预滤波和一阶平衡后的提升多小波对心电信号进行压缩,正交预滤波的效果好于一阶平衡,也好于一般的单小波。
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
第一章 绪论 | 第7-16页 |
1.1 小波分析简介 | 第7-8页 |
1.2 小波变换 | 第8-9页 |
1.3 多分辨分析 | 第9-10页 |
1.4 Mallat 算法 | 第10-12页 |
1.5 广义平移正交公式和小波空间Wj 的刻画 | 第12-16页 |
第二章 双正交小波与提升方法 | 第16-29页 |
2.1 双正交小波 | 第16-17页 |
2.2 单小波的提升 | 第17-23页 |
2.2.1 提升方法的基本原理 | 第17-20页 |
2.2.2 把小波变换分解成基本的提升步骤 | 第20-22页 |
2.2.3 整数小波变换 | 第22-23页 |
2.3 提升关系的判定 | 第23-26页 |
2.3.1 提升判定 | 第23-25页 |
2.3.2 算例 | 第25-26页 |
2.4 提升算法在心电数据中的应用 | 第26-28页 |
2.4.1 引言 | 第26页 |
2.4.2 压缩原理 | 第26-27页 |
2.4.3 改进算法 | 第27-28页 |
2.4.4 实验结果 | 第28页 |
2.4.5 小节 | 第28页 |
2.5 小结 | 第28-29页 |
第三章 多小波理论与两尺度相似变换 | 第29-35页 |
3.1 多小波理论 | 第29-31页 |
3.2 多小波的逼近阶 | 第31-32页 |
3.3 两尺度相似变换 | 第32-33页 |
3.4 算例 | 第33-35页 |
第四章 多小波的提升 | 第35-44页 |
4.1 多小波的提升 | 第35-37页 |
4.2 利用提升提高多小波的逼近阶 | 第37-39页 |
4.3 提升算法 | 第39-41页 |
4.4 算例 | 第41-44页 |
第五章 多小波的平衡 | 第44-52页 |
5.1 多小波的预处理 | 第44-45页 |
5.2 多小波的一阶平衡 | 第45-47页 |
5.3 多小波的高阶平衡 | 第47页 |
5.4 算例 | 第47-52页 |
结束语 | 第52-61页 |
在读期间发表论文情况 | 第61-53页 |
附录 | 第53-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
在读期间发表论文情况 | 第61页 |
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