【摘 要】
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该文阐述了子带分解的原理,提出了子带分解结构的LMS算法,使LMS自适应滤波算法得到进一步发展.文中说明了子带分解相当于输入数据进行正交变换,建立了子带分解结构与输入变换
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该文阐述了子带分解的原理,提出了子带分解结构的LMS算法,使LMS自适应滤波算法得到进一步发展.文中说明了子带分解相当于输入数据进行正交变换,建立了子带分解结构与输入变换之间的正交关系,在特殊条件下,这种变换通过Walsh-Hadamard变换(WHT)来实现.该文将子带分解结构的FIR自适应滤波器用于系统识别之中,对系统的收敛特性进行了仿真分析,结果表明,与普通自适应滤波器相比,当输入高有色数据时,所提出方法的收敛特性更佳.作者这种方法允许子带数量在必要时可变,当滤波器阶数不为2的幂次方,即基于WHT的自适应滤波算法不能用时,此方法更为实用.该文还提出了一种基于子带分解的GSA滤波器检测图象边缘的新方法.该方法与普通频域法相比,不需要对整幅图象进行频域变换,而是先对原图象经过预处理(移频加时域求平均),然后只用较少的点数完成变换与滤波,从而使计算量大为节省.仿真结果证明这种方法是有效的.
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