一种模糊系统的傅立叶小波正则化反褶积方法
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资料介绍
一种模糊系统的傅立叶小波正则化反褶积方法(中文7000字,英文PDF)
摘要:本文提出了一种高效、混合傅里叶小波正则化反褶积(向前)算法,通过傅里叶和小波域标量收缩执行噪声正规化。傅立叶收缩利用傅立叶变换的经济代表性的有色噪声固有的去卷积,而小波收缩利用小波域的经济代表性的分段光滑信号和图像。我们得到的傅里叶和小波正则化量之间的最佳平衡,通过优化近似的平均平方误差(MSE)的度量,发现信号更经济的小波表示需要较少的傅里叶收缩。提出了适用于所有模糊的对比性问题,不同于纯粹的基于小波变换的小波变换Vaguelette反卷积(WVD);此外,它的特征估计是最小振铃,不像纯粹基于傅里叶反卷积那样。在被设计的方法问题中,我们证明了MSE的衰变率的最佳方法样本数量的增加。此外,我们表明,在很宽的范围内的实际样品的长度,提出了改进的性能问题。
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