最大重叠离散小波包变换,maximal overlap discrete wavelet packet transform
1)maximal overlap discrete wavelet packet transform最大重叠离散小波包变换
英文短句/例句
1.Time-Frequency Analysis of Hilbert Spectrum Based on Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform用最大重叠离散小波包变换的Hilbert谱时频分析
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3.A WPT and DCT Based Bi-watermarking Algorithm基于小波包变换和离散余弦变换的双水印算法
parative Study on WPT and DWT Based Techniques for Harmonic Measurement对比研究基于小波包变换和离散小波变换的配电网谐波检测技术
5.Reconfigurable VLSI Architecture of 2D-DWT二维离散小波变换的可重配置VLSI架构
6.An Investigation of Digital Watermarking Technique Based on the Combination of WPT and DCT基于小波包变换和离散余弦变换的复合数字水印技术研究
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8.Analyzing Similarity of Protein Sequences with Discrete Wavelet Transform;离散小波变换分析蛋白质序列相似性
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10.Discrete Wavelet Transform Algorithm-Based on Fast Fourier Transform Algorithm一种基于FFT计算离散小波变换的方法
11.Multiple description coding based on coefficients splitting of discrete wavelet基于离散小波变换的多描述编码方法
12.Design of high-performance discrete wavelet transform based on FPGA基于FPGA的高性能离散小波变换设计
13.A RECONSTRUCTION FORMULA OF THE SIGNALBASEDONANEWKINDOFHALF DISCRETE WAVELET TRANSFORM;基于一类新的半离散的小波变换的信号重构公式(英文)
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15.Directional DCT and Directional DWT and Their Application in Ultrasound Images;方向离散余弦变换和方向离散小波变换及其在超声图像中的应用
16.Research on Image Compression Using Multi-Wavelet and Time-Frequency Lapped Transform;多小波与时频域重叠式变换图像压缩算法研究
17.Study on discrete wavelet packet modulation based on pilot signal and maximum likelihood estimation algorithm基于导频信号和最大似然估计算法的离散小波包调制的研究
18.In this experiments, continuous and discrete wavelet transforms are applied.在实验中,采用了连续小波变换和离散的小波变换.
相关短句/例句
MODWT最大重复离散小波变换
1.<Abstrcat> The methods for detecting single structure change point using cumulative sums of squares of DWT(discrete wavelet transform) coefficients and locating structure change point usingMODWT(maximal overlap discrete wavelet transform) coefficients are proposed.提出了应用DWT(离散小波变换)系数累积平方和的LMSV(长记忆随机波动)模型单一变结构点的检测与基于最大重复离散小波变换(MODWT)系数的变结构点的定位方法,并提出了LMSV模型多个变结构点的检测与定位方法。
3)Discrete wavelet packet transform离散小波包变换
4)discrete harmonic wavelet packet transform离散谐波小波包变换
5)discrete Meyer wavelet packet decomposition离散Meyer小波包变换
6)maximal overlap discrete wavelet transform极大交迭离散小波变换
延伸阅读
N点有限长序列的离散傅里叶变换时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为(1)式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出(2)式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
