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基于小波多分辨分解的HRP算法的快速实现方法

刘东 相敬林

刘东, 相敬林. 基于小波多分辨分解的HRP算法的快速实现方法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(1): 151-156.
引用本文: 刘东, 相敬林. 基于小波多分辨分解的HRP算法的快速实现方法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(1): 151-156.
Liu Dong, Xiang Jing-lin. Fast HRP Algorithm Realization Methods Based on the Wavelet Multiresolution Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(1): 151-156.
Citation: Liu Dong, Xiang Jing-lin. Fast HRP Algorithm Realization Methods Based on the Wavelet Multiresolution Decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(1): 151-156.

基于小波多分辨分解的HRP算法的快速实现方法

Fast HRP Algorithm Realization Methods Based on the Wavelet Multiresolution Decomposition

  • 摘要: MP类分解具有很好地再现信号内部正交稀疏结构的能力,但分解普遍存在预响应和局部特性失配等特点,为此S.Jaggi等人提出HRP算法以获得更为准确的信号内部结构,但面临更为庞大的运算量。本文结合小波多分辨快速分解算法提出了在小波域实现HRP的快速算法,并进一步给出了减少运算时间的HRP的并行算法结构。理论和仿真实验表明,小波方法与HRP的结合不但可以大大减少HRP的运算量,而且有助于改善小波分析的结果,是一种很有前途的信号自适应分解和特征提取方法。
  • Mallat S, Zhang Z. Matching pursuit with time-frequency dictionaries[J].IEEE Trans. on SP.1993,41(12):3397-3415[2]Jaggi S, Willam C K, Mallat S. High resolution pursuit for feature extraction. Tcch. Rep.LIDS-P-2371, MIT, Nov. 1996.[3]Gribonval R, Bacry E, Mallat S, et al.. Analysis of sound signals with high resolution matching pursuit. in Proc. IEEE-SP Int. Symp. Time-Freq. Time-Scale Anal., Paris, France, June 1996:125-128.[4]Montufar-Chaveznava R, Quantized high resolution pursuit. in Proc. IEEE-SP Int. Symp.Time-Freq. Time-Scale Anal., Pittsburgh, Pennsylvania, U.S.A., 1998: 189-192.[5]杨福生.小波变换的工程分析与应用.北京:科学出版社,2000:148-152.
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出版历程
  • 收稿日期:  2002-07-22
  • 修回日期:  2003-01-06
  • 刊出日期:  2004-01-19

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