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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