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连续小波变换的一种快速算法

马钧水 刘贵忠

麻丽香, 王岩飞, 张冰尘, 汪沛. 一种INSAR原始数据的幅相分离压缩算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(3): 546-549. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01047
引用本文: 马钧水, 刘贵忠. 连续小波变换的一种快速算法[J]. 电子与信息学报, 1998, 20(2): 166-174.
Ma Li-xiang, Wang Yan-fei, Zhang Bing-chen, Wang Pei. An Irrelevant Amplitude-Phase Algorithm for INSAR Raw Data Compression[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(3): 546-549. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01047
Citation: Ma Junshui, Liu Guizhong. A FAST ALGORITHM OF CONTINUOUS WAVELET TRANSFORMS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(2): 166-174.

连续小波变换的一种快速算法

A FAST ALGORITHM OF CONTINUOUS WAVELET TRANSFORMS

  • 摘要: 连续小波变换(CWT)由于其优良的特性,在信号处理的许多领域得到了应用。但是CWT在实现时有很大的计算量,针对此问题,本文提出了一种利用离散小波变换(DWT)实现CWT的快速算法。通过理论分析,本文得出了该算法所需的两个滤波器f(n)和g(n)的构造方法和整个快速算法的组织方式,并利用一个技巧对小波系数的尺度间隔进行了细化。最后对算法的计算复杂度进行了简略的定性分析。
  • Goupillaud P, Grossmann A, Morlet J. Cycle-octave and related transforms in seismic signal analysis.[2]Geoexploration. 1984, 23(1): 85-102.[3]杨福生.信号的时间-频率分析,北京:清华大学电机系.1994,第四章,39-56.[4]彭玉华.利用小波变换对目标的电磁场后向散射信号进行时频分析:[博士论文].西安西安交通大学,1994年.[5]Rioul O, Duhamel P. Fast algorithm for discrete and continuous wavelet transforms. IEEE Trans. on IT, 1992, IT-38(2):569-586.[6]Shensa M J. The discrete wavelet transform:Wedding the a Trous and Mallat algorithm. IEEE Trans. on SP, 1992, SP-40(10): 2464-2482.[7]刘贵忠.Shannon多分辨分析.信息与控制,增刊,1995,423-434.[8]刘贵忠,冯轶岭,宗涛.样条多分辨分析.电子学报,1996,24(7):72-77.[9]Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelet. Comm. on Pure and Applied Mathematics, 1986, 41(7): 909-996.
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    1. 张作宇,廖守亿,孙大为,张合新,王仕成. 稀疏差异先验信息支持的高光谱图像稀疏解混算法. 测绘学报. 2020(08): 1032-1041 . 百度学术
    2. 袁博. 基于混合像元空间与谱间相关性模型的NMF线性盲解混. 测绘学报. 2019(09): 1151-1160 . 百度学术
    3. 袁博. 空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混. 遥感学报. 2018(02): 265-276 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  1996-07-23
  • 修回日期:  1997-03-17
  • 刊出日期:  1998-03-19

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