基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
经典的小波包变换会使分解序列的长度递减,这在某些领域并不是很有利.为了解决这一问题,本文提出了卷积型小波包变换算法,利用这种变换,不管信号被小波包分解多少层,分解得到的各频道序列长度始终与原始信号一致.文中推导了卷积型小波包的正变换和逆变换的快速算法,并以对一个实际信号的处理为例,与经典的小波包分析结果进行了比较,它们的效果是一致的,但是卷积型小波包却免去了重构这一过程的手续.
推荐文章
卷积的一种快速算法分析
卷积
算法
多项式
一种长序列小波变换快速算法的DSP实现
小渡变换
数字信号处理器
快速算法
圆周卷积
基于平移不变的小波变换去噪快速算法
小波变换
平移不变
去噪
一种分数阶傅里叶变换快速算法的研究
分数阶傅里叶变换
FFT
时频分析
卷积
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 卷积型小波包变换及其快速算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 卷积型小波包 分解算法 重构算法 信号长度
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 543-546
页数 4页 分类号 TN91
字数 1869字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2002.06.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈统坚 华南理工大学机械工程学院现代制造工程所 79 1440 20.0 36.0
2 赵学智 华南理工大学机械工程学院现代制造工程所 106 1585 21.0 37.0
3 叶邦彦 华南理工大学机械工程学院现代制造工程所 217 2474 25.0 40.0
4 彭永红 华南理工大学机械工程学院现代制造工程所 17 332 8.0 17.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (9)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (22)
同被引文献  (28)
二级引证文献  (102)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2003(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2004(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2005(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2006(8)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(6)
2007(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2008(13)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(11)
2009(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2010(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2011(8)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(6)
2012(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2013(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
2014(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2015(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2016(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2017(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2018(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
卷积型小波包
分解算法
重构算法
信号长度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导