第四章第七节Gabor变换的应用演示文稿

第四章第七节Gabor变换的应用演示文稿null 第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用1暂态信号检测暂态信号是一种冲击衰减（振荡或非振荡）信号，其存在的时间通常比观测的时间短很多，它可以是确定性信号或非平稳随机信号。如果暂态信号的波形已知，应采用匹配滤波器；若信号的波形未知，但信号到达时间已知，则可以采用广义似然比检测。若信号的波形和到达时间都未知，用第二章的时频分析虽然可以了解信号的分布情况，但用它进行信号检测还是困难的。第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Ga...

null 第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用1暂态信号检测暂态信号是一种冲击衰减（振荡或非振荡）信号，其存在的时间通常比观测的时间短很多，它可以是确定性信号或非平稳随机信号。如果暂态信号的波形已知，应采用匹配滤波器；若信号的波形未知，但信号到达时间已知，则可以采用广义似然比检测。若信号的波形和到达时间都未知，用第二章的时频分析虽然可以了解信号的分布情况，但用它进行信号检测还是困难的。第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用1暂态信号检测如果对信号形状有一定的先验知识，用Gabor变换进行信号检测是可行的。这是因为，Gabor变换可以按照信号形状的先验知识来选择合适的基函数，从而使得只用少数几个系数的Gabor展开，就能对信号作比较精确的表示。于是，可用Gabor系数作检测统计量，进行噪声背景下的暂态信号检测。第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用2图象的分析与压缩在图象编码中，只有把人眼及视觉的特点与编码策略相结合，才能取得压缩比的提高与突破，Gabor函数可以帮助我们做到这一点。从统计意义上讲，绝大多数哺乳动物的视觉皮层简单细胞的二维感知域模型都被二维Gabor基函数很好的拟合。无论从空间域的起伏特性上，方向选择上，空间－频域的选择。还是正交相位的关系上，二维Gabor滤波器与皮层简单细胞的二维感知域的模型都相互吻合。这些事实说明，二维Gabor变换在图象分析与压缩中是非常有用的。第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用2图象的分析与压缩事实上，Gabor展开用作图象信号的表示是一种自然的选择。一个不明显的事实是：在沿空间坐标（mx和my）所取Gabor基函数的个数与对每一个位置使用的频率分量(nx和ny)的个数之间存在着折中的考虑。因此，Gabor展开系数的有限维数决定图象的表示质量，并且在采样Gabor展开系数的有限维数决定图象的质量，并且在采样Gabor网络的选择上存在自由度。类似地， Gabor基函数所能得到的最优性规定了联合乘积的不确定性，即在有效的空间带宽与有效的频率带宽的选择上存在折中的考虑。对于图象而言，采用塔式Gabor基函数。第四章第七节 Gabor变换的应用第四章第七节 Gabor变换的应用2图象的分析与压缩一幅静止的图象F（x,y）经过Gabor变换求解A(x,y)运算后，变成一组Gabor展开系数A(x,y)，然后被量化；量化后的系数与一阈值进行比较，保留最主要的系数，再进行编码，传输出去。在接受端，先进行解码，得到A(x,y)，然后经过矩阵运算得到恢复的图象。nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull地面第3信号道显示井下对应信号道显示null右图对应地面信号道的时频分析图左图对应井下信号道的时频分析图null第3环境噪音道显示井下对应环境噪音道显示 null右图对应井下接收噪音道的时频分析图左图对应地面接收噪音道的时频分析图

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