导读:本文包含了子带变换论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:小波,阈值,分解,傅立叶,图像,卡尔,分数。
子带变换论文文献综述写法
李新宇[1]（2018）在《一种基于Turbo编码和离散小波变换参考子带的数字图像水印算法》一文中研究指出利用数字图像矩阵奇异值分解的能量稳定特性以及小波变换具有高低频分离的特点,提出一种基于离散小波变换参考子带且结合Turbo纠错码的数字图像水印算法。首先对原始载体图像进行分块SVD分解,取第一个对角元素矩阵进行分块二级DWT变换形成参考子带LL2,对其进行1级DWT变换,对生成的3个中高频子带(LH3、HL3、HH3),选取部分或所有的子带,再进行1层DWT逆变换形成参考子带LL2’;随后对参考子带进行SVD分解,取奇异值分解后矩阵对角元素的第一个值组成新的矩阵,再将预处理后的水印嵌入到新的矩阵中。水印检测时,根据嵌入水印时的量化值能够盲提取水印信号。通过仿真实验,结果表明该算法对一般的数字图像信号处理及常规几何攻击均具有良好鲁棒性。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2018年31期）
梁艳招[2]（2018）在《基于低频子带离散小波变换的数字水印技术》一文中研究指出本文提出利用小波变换技术的变换域水印方法。灰度级宿主图像划分为四个子带:LL、LH、HH、HL。其中的低频分量LL包含最大信息量实验图像的平均成分。由于图像被划分四分带,应用离散小波变换技术插入大小相等水印至LL子带,并使用XOR运算方法来嵌入水印。经过实验,如宿主图像和水印图像嵌入对比,嵌入前后对比,以及峰值信噪比进行了分析。结果表明该水印算法,具有良好的隐秘性和鲁棒性。(本文来源于《电声技术》期刊2018年05期）
王平,陈欣,粘永健,乔梁[3]（2018）在《基于子带谱间变换的多光谱图像压缩》一文中研究指出针对星载多光谱图像压缩,提出了基于子带谱间变换的压缩算法。该算法首先对多光谱图像序列的每个波段分别进行空间二维小波变换,以此去除多光谱图像的空间相关性;为了去除多光谱图像的谱间相关性,将小波分解后的每一层子带作为整体,采用串行成对变换的方式对两个波段进行子带谱间KLT变换;最后,利用最优截断的嵌入式块编码算法对变换后的所有主成分同时进行最优率失真压缩。实验结果表明,该算法能够获得较好的压缩性能,同时具有较低的编码复杂度,适用于星载多光谱图像的压缩。(本文来源于《电光与控制》期刊2018年06期）
朱春媚,黎萍[4]（2016）在《基于子带能量变换改进MFCC的咳嗽识别》一文中研究指出在咳嗽识别中,频谱能量较高是咳嗽区别于大部分非咳嗽声音的主要特征,在分析得到咳嗽各子带频谱能量分布系数的基础上,提出了一种基于子带能量变换改进MFCC的咳嗽识别新方法。该方法在MFCC提取过程中引入子带能量变换,对高能量子带进行增强以降低非咳嗽信号的误识别率和提高轻微咳嗽的识别率,舍弃低能量子带以提高系统的抗干扰能力。在相同实验条件下,比较了采用改进MFCC和传统MFCC的咳嗽识别性能。实验结果表明:改进MFCC有效改善了咳嗽识别的各项评价指标和增强了算法的鲁棒性,平均识别率从89.29%提高到了94.43%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2016年11期）
王曙光,曾向阳,王征,王强[5]（2015）在《水下目标的Gammatone子带降噪和希尔伯特-黄变换特征提取》一文中研究指出水下目标识别是水声探测中的关键技术,具有重要的应用价值。海洋环境的复杂性导致水下目标识别中存在不可回避的噪声干扰。以人耳听觉机理为基础,提出了一种结合Gammatone滤波器、小波阈值降噪和希尔伯特-黄变换(HHT)的水下目标识别方法。采用Gammatone滤波器实现人耳听觉机理的模拟,并在此基础上进行小波阈值降噪,提高系统的噪声鲁棒性,然后利用HHT进行时频分析和特征提取。利用实际水下目标数据进行识别实验,对提出的方法进行了验证。实验结果表明,提出的方法在低信噪比条件下具有良好的鲁棒性,并具有较好的识别效果。(本文来源于《兵工学报》期刊2015年09期）
聂鹤婷,于晓艳[6]（2014）在《基于小波变换的低频子带图像去噪方法研究》一文中研究指出小波阈值去噪方法是研究最为广泛的方法之一,基于此方法提出了许多改进算法。然而,这些改进的小波阈值去噪算法都没有对低频子带进行处理。本文采用自适应中值滤波对小波变换的低频子带进行处理,而对高频子带采用通用阈值去噪算法。实验结果表明噪声方差越大(即噪声污染越严重),重构图像PSNR提高的越多;对于噪声方差较小及细节较少的图像来说,重构图像的PSNR不是很理想。(本文来源于《电子制作》期刊2014年17期）
周飞飞,李雷[7]（2014）在《小波高频子带变换裁剪阈值SAMP算法研究》一文中研究指出文中首先针对离散小波变换(DWT)破坏了低频逼近系数之间的相关性,导致重构质量变差的问题,提出小波高频子带变换(HFSBWT)的稀疏表示方法。其次针对稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法的原子候选集在每次迭代时成倍增加造成存储空间浪费和重构时间变长等问题,提出裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪(CTSAMP)算法。最后仿真结果表明:对于同一重构算法,小波高频子带变换的图像重构峰值信噪比提高3 dB左右。在小波高频子带变换稀疏表示后采用裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪算法,重构图像的性能有了明显的提高,重构时间缩短一半。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2014年05期）
赵知劲,张伟卫,郑仕链[8]（2011）在《基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知》一文中研究指出基于调制宽带转换系统(MWC),提出一种基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知方法。首先利用MWC实现宽带信号的低速率采样,得到子带信号;然后提出一种噪声功率及检测门限估计方法,再利用能量检测法实现对非噪声子带的频谱感知;最后利用小波变换对信号子带进行频谱边缘检测,以确定主用户信号占用频段的确切位置信息。仿真结果验证了所提出的宽带频谱感知方法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年06期）
唐铭卓[9]（2011）在《基于子带分解的分数傅里叶变换语音增强算法研究》一文中研究指出语音信号在日常生活和工作的各个方面都起着非常重要的作用。而语音信号又经常会受到各种各样噪声的干扰,严重影响信息的获取,甚至会造成语音处理系统的失效。因此,需要对含噪的语音信号进行去噪处理,抑制噪声,提高通信质量。本文主要对基于子带分解的分数阶傅里叶变换的语音增强算法进行了研究,在子带分解的系统中应用分数阶谱减法估计语音模型参数,再应用卡尔曼滤波进行进一步的音乐噪声的消除。分数阶域的语音增强主要包括谱减模型改进、最佳变换阶次的选取等内容。本文首先介绍语音特性及噪声特性,然后分别从基于语音生成模型方法,非参数方法,基于统计模型方法以及其他方法简单阐述了语音增强的基本算法。接下来,研究分数傅里叶变换的基本定义,并简单介绍分数傅里叶变换的基本性质和分数傅里叶变换离散算法的四种途径。在此基础上研究分数阶域的最优滤波算子原理和最佳变换阶次的确定。相对于传统谱减模型进行的改进,分数阶谱减法首先要确定最佳变换阶次,同时在最佳变换阶次下进行分数阶域带噪语音信号处理,最后插入相位系数,实现语音和噪声在分数阶域上的最佳分离。但是鉴于噪声估计的经验性模态假设,虽然在自相关基础上提高了检测效率,但不够稳定。所得功率谱估计值将会丢失一定的原始语音信息,并且会产生音乐噪声,对听觉效果产生影响。卡尔曼滤波采用参数方法,依赖于使用的语音生成模型,能够对音乐噪声进行良好的抑制,但是由于使用迭代方法,算法复杂度较高。本文采用子带分解技术,将带噪语音信号分解成M个子带,在确定最佳变换阶次的前提下,利用分数阶的谱减法对卡尔曼滤波前的语音参数模型的功率谱估计加以改进,提取该变换阶次下的含噪信号幅值特性,作为子带分解的卡尔曼滤波器的输入,从而在分数阶谱减的基础上进一步实现对音乐噪声的抑制。最后在理论分析的基础上,应用分段信噪比和PESQ两种语音评价测度,针对不同信噪比下的加性高斯白噪声、粉红噪声、工厂噪声环境,对本论文方法进行仿真实验分析,并比较纯净语音信号和增强后语音信号的时域波形相似度。分析结果表明本论文采用子带分解降低了卡尔曼滤波的模型阶数,在分数阶谱减法的基础上能更好地估计卡尔曼滤波语音参数模型,并且能进一步抑制音乐噪声的产生,具有较好的增强效果。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2011-05-01）
杨桂芹,唐铭卓,徐红莉[10]（2010）在《基于子带分解及分数傅立叶变换的语音增强算法》一文中研究指出给出了一种基于子带分解并在子带中应用分数阶傅里叶变换(FRFT)的语音增强新方法.该方法把带噪语音信号分解成子带信号后,对子带信号进行了特定阶次下的分数阶傅里叶变换,通过子带谱减后的信号估计语音模型参数,再利用卡尔曼滤波对子带信号进行滤波,最后由滤波后的信号重构全带语音信号,实现语音增强.实验表明:该方法在减少卡尔曼滤波计算量的同时,也很大程度上提高了语音增强的质量.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2010年04期）
子带变换论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文提出利用小波变换技术的变换域水印方法。灰度级宿主图像划分为四个子带:LL、LH、HH、HL。其中的低频分量LL包含最大信息量实验图像的平均成分。由于图像被划分四分带,应用离散小波变换技术插入大小相等水印至LL子带,并使用XOR运算方法来嵌入水印。经过实验,如宿主图像和水印图像嵌入对比,嵌入前后对比,以及峰值信噪比进行了分析。结果表明该水印算法,具有良好的隐秘性和鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
子带变换论文参考文献
[1].李新宇.一种基于Turbo编码和离散小波变换参考子带的数字图像水印算法[J].现代计算机(专业版).2018
[2].梁艳招.基于低频子带离散小波变换的数字水印技术[J].电声技术.2018
[3].王平,陈欣,粘永健,乔梁.基于子带谱间变换的多光谱图像压缩[J].电光与控制.2018
[4].朱春媚,黎萍.基于子带能量变换改进MFCC的咳嗽识别[J].计算机工程与应用.2016
[5].王曙光,曾向阳,王征,王强.水下目标的Gammatone子带降噪和希尔伯特-黄变换特征提取[J].兵工学报.2015
[6].聂鹤婷,于晓艳.基于小波变换的低频子带图像去噪方法研究[J].电子制作.2014
[7].周飞飞,李雷.小波高频子带变换裁剪阈值SAMP算法研究[J].计算机技术与发展.2014
[8].赵知劲,张伟卫,郑仕链.基于多子带信号采样和小波变换的宽带频谱感知[J].计算机应用研究.2011
[9].唐铭卓.基于子带分解的分数傅里叶变换语音增强算法研究[D].兰州交通大学.2011
[10].杨桂芹,唐铭卓,徐红莉.基于子带分解及分数傅立叶变换的语音增强算法[J].兰州交通大学学报.2010