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最佳小波调制

石庆华 程时昕

石庆华, 程时昕. 最佳小波调制[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(2): 183-187.
引用本文: 石庆华, 程时昕. 最佳小波调制[J]. 电子与信息学报, 2000, 22(2): 183-187.
Jin Zheng-Meng, Yang Yan. A Fast Total Variation Algorithm Based on Box Constraint for Poisson Noise Removal[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2014, 36(8): 1866-1871. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00154
Citation: Shi Qinghua, Cheng Shixin. OPTIMAL WAVELET MODULATION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(2): 183-187.

最佳小波调制

OPTIMAL WAVELET MODULATION

  • 摘要: 小波分析的理论正在逐步走向通信领域,小波调制因其频谱利用率的优势而受到重视。以往研究较多的是Daubechies和Battle-Lemarie小波系列,本文从频谱利用率的角度出发,讨论如何设计用FIR滤波器实现的最佳正交小波和尺度函数,给出了设计方法和结果。通过比较我们得出这样的结论:经过最优化设计,在同样的实现复杂性条件下,小波调制的频谱利用率有了明显的提高,因而可以用较简单的FIR滤波器获得较好的频谱性能。
  • Erdol N, Bao F, Chen Z. Wavelet Modulation: A Prototype for Digital Communication Systems.Southcon, Piscataway, USA: 1995, 168-171.[2]Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets. Commun. Pure Appl. Math.1988, 41(7): 909-996.[3]Mallat S. A theory of multiresolution signal decomposition: The wavelet representation[J].IEEE Trans. Patt. Anal. and Machine Intelli.1989, 11(7):674-693[4]Gandhi P P, Rao S S, Pappu R S. Wavelets for baseband coding of waveforms. Globecom, San Francisco, USA: 1994, 363-367.[5]Morris J M, Akunuri V. Minimum duration orthonormal wavelets[J].Opt. Eng.1996, 35(7):2079-2087
  • 期刊类型引用(3)

    1. 王洁,金正猛,冯灿. 自适应广义全变差的图像泊松去噪算法. 计算机工程与应用. 2021(20): 203-209 . 百度学术
    2. 王连利,刘增力,刘康. 基于灰度直方图的单一图像噪声类型识别研究. 软件导刊. 2018(04): 197-200 . 百度学术
    3. 杨真真,杨震,李雷,金正猛. Alpha稳态噪声下基于Meridian范数的全变分图像去噪算法. 电子与信息学报. 2017(05): 1109-1115 . 本站查看

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出版历程
  • 收稿日期:  1998-05-12
  • 修回日期:  1999-02-06
  • 刊出日期:  2000-03-19

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