小波中期答辯

《小波中期答辯》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、小波圖像分解與重構(gòu)中期答辯1995年40萬1996年80萬1997年110萬1999年250萬2000年350萬2003年600萬2004年800萬2005年1200萬2010年2300萬傅利葉變換（奈奎斯特準(zhǔn)則）部分傅利葉變換（窗口傅利葉變換）壓縮感知（小波變換等）原始信號采樣量化變換壓縮編碼信號重構(gòu)原始信號稀疏變換隨機投影（觀測矩陣）信號重構(gòu)稀疏變換利用壓縮感知理論進(jìn)行信號處理分析的前提是信號必須在某個特定的正交空間上具有稀疏性。信號的稀疏性與所選擇的正交空間特性密切相關(guān)。通過稀疏變換使得信號的表示只有K個系數(shù)是非零的，稱為K階稀疏。小波變換對于圖像來說是一種相當(dāng)有效的稀疏

2、變換，最新的jpeg2000圖像壓縮技術(shù)就是基于小波的?；谛〔ㄗ儞Q的圖像稀疏變換是畢設(shè)中期要完成的任務(wù)。小波變換示意圖LLLHHLHH仿真結(jié)果觀測矩陣我們知道，稀疏變換就是用一個正交矩陣Ψ和原信號相乘，B=ΨX,X，B為L*1的矩陣，Ψ就是一個L*L的正交基。在壓縮感知理論中，我們并非直接測量稀疏信號X本身，而是通過變換基得到稀疏系數(shù)。同時，將這組系數(shù)向量投影到另一個與變換基Ψ不相干的觀測基Φ上，即Z=ΦB=ΦΨX=PX,此處，Z為M*1的矩陣，Φ為M*L的矩陣，M<

3、隨機矩陣幾乎與任何稀疏信號都不相關(guān)。謝謝以上內(nèi)容為中期答辯要求，占畢設(shè)總體的60%。已能通過matlab仿真得到上述結(jié)果。