基于QPSO的两通道正交镜像滤波器组的优化设计

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 3次 | 上传用户:ygyyy2012
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
通过分析两通道正交镜像滤波器组的重构条件,提出了一种新的两通道正交镜像滤波器(QMF)组的设计方法,将完全重构的两通道QMF组的设计问题转换为由原型低通滤波器在通带、阻带和过渡带幅频响应的均方误差加权和组成的一种无约束的非线性优化问题,用量子粒子群优化算法(QPSO)来有效求解该类优化问题,获得该问题的全局最优解。最后由求得的最优解系数设计出两通道QMF组。通过仿真实验和比较得出,该算法在满足性能指标的情况下,比传统方法更简单、有效,设计的QMF组重构误差更少。
其他文献
通过分析模糊本体的特点,并结合模块化和多策略映射的优点,提出了一个面向语义Web的模糊本体模型,并针对该模型提出了一种模块化的多策略本体映射方法,以提高模糊本体映射的效率和准确率。最后对映射结果进行融合并采用迭代矫正的方法进行修复,使得映射结果更加准确可靠。
针对传统的k-匿名模型不能有效地解决数据发布中分类敏感属性的相似性攻击问题,提出了新的隐私保护模型——α-similarity k-anonymity模型。由于分类属性值并不是严格意义上有序的,目前缺少一种很好的方法来评价其相似程度。从语义学角度出发,采用分类树的框架来衡量等价类中敏感属性值的语义相似性。实验结果表明,该模型不仅能有效解决身份泄露问题,还能有效解决相似性攻击问题,提供更好的隐私保护
提出了一种基于支持向量值和非抽样方向滤波器组的图像去噪算法。该算法通过构造支持向量值方向滤波器组(SVDFB)对噪声图像进行多尺度、多方向分解,同时考虑到分解系数服从广义高斯分布的统计特征,采用局部自适应贝叶斯阈值方法实现图像去噪。仿真结果和实验分析表明,该算法的峰值信噪比和去除噪声后图像的视觉效果都有明显提高,同时有效保留了原图像的纹理和细节信息。
分析了矢量图形内容完整性认证的常用方法及矢量图形数字水印研究现状。针对线状实体组成的矢量图形,提出将矢量图形中线状实体分成不同的组,以组为计算单位将水印信息嵌入在矢量图形数据中,不仅能验证矢量图形的完整性,还能将窜改的定位能力精确到组,嵌入了水印信息的矢量图形仍有使用价值;在对数据精度要求极高的情况下,可以通过数据完整性验证提取出原始矢量图形数据,更好地满足一些特殊应用的需求。