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1.
Factoring wavelet transforms into lifting steps 总被引:223,自引:0,他引:223
This article is essentially tutorial in nature. We show how any discrete wavelet transform or two band subband filtering with
finite filters can be decomposed into a finite sequence of simple filtering steps, which we call lifting steps but that are
also known as ladder structures. This decomposition corresponds to a factorization of the polyphase matrix of the wavelet
or subband filters into elementary matrices. That such a factorization is possible is well-known to algebraists (and expressed
by the formulaSL(n;R[z, z−1])=E(n;R[z, z−1])); it is also used in linear systems theory in the electrical engineering community. We present here a self-contained derivation,
building the decomposition from basic principles such as the Euclidean algorithm, with a focus on applying it to wavelet filtering.
This factorization provides an alternative for the lattice factorization, with the advantage that it can also be used in the
biorthogonal, i.e., non-unitary case. Like the lattice factorization, the decomposition presented here asymptotically reduces
the computational complexity of the transform by a factor two. It has other applications, such as the possibility of defining
a wavelet-like transform that maps integers to integers.
Research Tutorial
Acknowledgements and Notes. Page 264. 相似文献
2.
非奇H矩阵在计算数学和矩阵理论的研究中很重要,但简便实用的判定条件较少见。本文给出几个简捷判据。[1,2,3]的主要结果是本文定理1的特例。 记M_n(C)为n阶复阵集合,M_n(R)为n阶实阵集合。设A=(a_(ij))∈M_n(C),记Λ_i(A)=sum from j≠i to |a_(ij)|,i,j∈N≡{1,2,…,n}。若|a_(ii)|>Λ_i(A),i∈N,则称A 相似文献
3.
本文首先给出两两 NQD列的 Kolmogorov型不等式,进而讨论两两 NQD列的收敛性质,获得了与独立情形一样的Baum和Katz完全收敛定理,几乎达到独立惰形著名的Marcinkiewicz强大数定律、三级数定理等结果. 相似文献
4.
5.
6.
7.
层次分析法权重计算方法分析及其应用研究 总被引:43,自引:0,他引:43
介绍层次分析法的基本概念,同时也分析了层次分析法权重的计算方法及应用,层次分析法的计算方法有四种方法:几何平均法、算术平均法、特征向量法、最小二乘法,以往的文献利用层次分析法解决实际问题时,都是采用其中的某一种方法求权重向量,不同的方法会导致结果有些偏差,将对一具体实例,采用四种计算方法分别得出权重向量再进行排序和综合分析,这样可以避免采用单一方法所产生的偏差,得出的结论将更全面、更有效。 相似文献
8.
9.
模糊优选(优化)理论与模型 总被引:38,自引:0,他引:38
本文提出的多目标系统模糊优选(优化)理论与计算模型,是处理多目标系统的一个新的优化方法。 相似文献
10.
CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples 总被引:37,自引:0,他引:37
Compressive sampling offers a new paradigm for acquiring signals that are compressible with respect to an orthonormal basis. The major algorithmic challenge in compressive sampling is to approximate a compressible signal from noisy samples. This paper describes a new iterative recovery algorithm called CoSaMP that delivers the same guarantees as the best optimization-based approaches. Moreover, this algorithm offers rigorous bounds on computational cost and storage. It is likely to be extremely efficient for practical problems because it requires only matrix–vector multiplies with the sampling matrix. For compressible signals, the running time is just O(Nlog2N), where N is the length of the signal. 相似文献