Методы и алгоритмы вейвлетной обработки сигналов в цифровых системах связи
Диссертация
Цель работы. Сложность алгоритмов, используемых для устранения из- • быточности сигналов, неуклонно растет — это касается не только объема вычислений, но и базы построения алгоритмов, большинство которых основано на использовании дискретных ортогональных преобразований для предварительной обработки данных. Вместе с тем, задача фильтрации, сжатия и восстановления сигналов ставится практикой, что… Читать ещё >
Список литературы
- Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 2005.671 с.
- И. Добеши. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. Ижевск, НИЦ регулярная и хаотическая динамика, 2001.
- Н. Астафьева. Вейвлет анализ: основы теории и примеры применения. Успехи Физических Наук, 166 (1996), № 11, с. 1145.
- Добеши И. Всплески и другие методы локализации в фазовом пространстве // Международный конгресс математиков в Цюрихе. М: Мир, 1999. С. 84- 108.
- Воробьев В.И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. ВУС, 1999. С.1−204.
- Егорова Е.В. Вейвлетный алгоритм цифрового сжатия информации. «Нелинейный мир», 2009, т.7, № 11, с. 872−876.
- Егорова Е.В. Современные направления развития вейвлет-анализа. Труды 58-й научной-технической конференции МИРЭА. 2009 г., Москва.
- Егорова Е.В., Базитов А. В., Пластовский И. И., Стукас А. В. Цифровое представление и сжатие изображений. 10-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». 26−28 марта 2008 г., Москва.
- Кравченко В.Ф. Новый класс W-систем функций Кравченко-Рвачева на основе семейства атомарных функций. Радиотехника, 2005, № 8, с. 61−66.
- Ю.Новиков JI.B. Основы вейвлет-анализа сигналов: Учебное пособие. — СПб, ИАнП РАН, 1999, 152 с.
- Beylkin G, Coifman R, Rokhlin V Comm. Pure Appl. Math. 44 141 (1991)
- Кравченко В.Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. М.: Радиотехника, 2003.
- Басараб М.А., Кравченко В. Ф., Матвеев В. А. Математическое моделирование физических процессов в гироскопии. М.: Радиотехника, 2005.
- Гуляев Ю.В., Кравченко В. Ф., Смирнов Д. В. Новый класс вейвлетов на основе атомарных функций. 5-я Международная конференция и выставка. Цифровая обработка сигналов и ее применение, Москва, 12−14 марта, 2003, с. 6−8.
- Егорова Е.В. Усилительные модули передатчиков систем связи. Труды 64-й научной сессии, посвященной Дню радио. 13−14 мая 2009 г., Москва.
- Daubeches. Ten Lectures on Wavelets. MIAN, Philadelphia, 1992.
- Arneodo A, Grasseau G, Holschneider M Phys. Rev. Lett. 61 2281 (1988)
- Collineau S, Brunet Y Boundary-Layer Meteorology 65 357 (1993)
- Давыдов А.В. Вейвлетные преобразования сигналов. Интернет ресурс: http://prodav.narod.ru/wavelet/index.html
- Holschneider М J. Stat. Phys. 50 963 (1988)
- Г. Ососков, А. Шитов. Применение вейвлет-анализа для обработки дискретных сигналов гауссовой формы. Сообщение ОИЯИ Р 11.97−347. Дубна, 1997.
- Егорова Е.В., Нефедов В. И. Вейвлетный алгоритм сжатия изображений. Труды Научно-практической конференции «Инновации в условиях информационно-коммуникационных технологий». 1−10 октября 2008 г., Сочи.
- М. Altaisky. On Standard and Non-Standard Applications of Wavelet Analysis. JINR Rapid Communications, vol. 74 (1995), № 6, pp. 35−60.
- G. Ososkov, A. Shitov. Gaussian Wavelet Features and their Applications for Analysis of Discretized Signals. Computer Physics Communications, vol. 126(2000), pp. 149−157.
- M. Altaisky et al. WASP (Wavelet Analysis of Secondary Particles distributions) package. Long Write Up and User’s Guide. // M. Altaisky, G. Ososkov, A. Soloviev, A. Shitov, A. Stadnik. JINR Communication, Dubna, 2001.
- Егорова E.B., Пластовский И. И., Стукас A.B., Нефедов В.И Нелинейные искажения в усилительных СВЧ-модулях. 11-я Международная научно-техническая конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение» 26−28 марта 2009 г., Москва, Россия.
- А. Cohen, I. Daubechies, P. Vial. Wavelets on the Interval and Fast Wavelet Transforms. Aplied and Computational Harmonic Analysis 1, 1993, pp. 54−81.
- Z. Struzik. Revealing Local Variability Properties of Human Heartbeat Intervals with the Local Effective Holder Exponent. Information Systems, INS-R0015, 2000.
- A. Arneodo, G. Grasseau, M. Holschneider. Wavelet Transform of Multi-fractals. Phys. Rev. Lett., vol. 61 (1988), p. 2281.
- Polikar R. Введение в вейвлет-преобразование. Пер. Грибунина В. Г. -СПб, АВТЭКС. Интернет ресурс: http://www.autex.spb.ru.
- Миронов В.Г., Чобану М. К., Барат В. А. Применение вейвлет-преобразования для цифровой обработки одномерных и двумерных сигналов // Докл.4-й межд. конф. и выст. «Цифровая обработка сигналов и ее применения». Москва. 2002. Т. П, С.415−417.
- Клюшкин В.И., Чобану М. К. Программный комплекс для многоскоростной обработки двумерных сигналов // Докл. 4-ой между нар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (DSPA'02). Москва. 2002. Т.2, С.413−415.
- Дворкович В.П., Дворкович А. В., Иртюга В. А., Тензина В. В. Новая система мультимидийного вещания на мобильного абонента // Докл. 7-ой между-нар. конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применения» (DSPA'05). Москва. 2005.Т.1, С. 185.
- Алтайский М.В., Крылов В. А. Вейвлет-галеркинские методы решения дифференциальных уравнений в частных производных с применением параллельных алгоритмов // Вестник РУДН, Прикладная и компьютерная математика. 2002. № 1. С.98−106.
- Васильев К.К., Герчес В. Г. Рекуррентные методы обработки изображений // Тез. докл. НТК «Научно-технический прогресс и инженерное образование», ч. З, Ульяновск: УлПИ, 1990, с. 11−12.
- Егорова Е.В., Мороз А. Н., Оганян А. Б., Есин С. В. Теория и практика вейвлетов в радиотехнике и связи. Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, 10−13 ноября 2008 г., Москва.
- Гинзбург В.М. Формирование и обработка изображений в реальном времени. М.: Радио и связь, 1986 — 232 с.
- Мастрюков Д.К. Алгоритмы сжатия информации. //"Монитор" — 7−8, 1993
- Новиков JI.B. Основы вейвлет-анализа сигналов. //Учебное пособие, СПб. 1999.
- Кобелев В.Ю. Поиск оптимальных вейвлетов для сжатия цифровых сигналов // Тез. обл. научн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. Ярославль, 1999. С.38−39.
- Кобелев В.Ю. Сжатие сигналов и изображений при помощи оптимизированных вейвлет-фильтров. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук (защищена 12.05.06г).
- Гришин М.В. Методы сжатия цифровых изображений на основе дискретных ортогональных вейвлет преобразований. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук (защищена 13.02.05г).
- Думский Д.В. Применение вейвлет-анализа в задачах исследования структуры сигналов Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук (защищена 13.06.05г).
- Вержбицкий В.М. Численные методы. Линейная алгебра и нелинейные уравнения. -М.: Высшая школа, 2000. 266с.
- Миронов В.Г. Уточнение моделей дискретно аналоговых систем обработки двумерных сигналов // Докл.7-й межд. конф. и выст. «Цифровая обработка сигналов и ее применения"(Б8РА'05). Москва. 2005. Т.2, С.455−457.
- Дьяконов В. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. 608с.
- Чобану М.К., Большакова О. В. Применение метода достройки матрицы для синтеза многомерных банков фильтров // Докл. 7-ой междунар. конф. „Цифровая обработка сигналов и ее применения“ (DSPA'05). Москва. 2005.Т.2, С.457−459.
- Deutsch P., Gailly J-L. ZLIB Compressed Data Format Specification version 3.3. RFC1950. 1996.
- Интернет ресурс: http://compression.ru/download/articles/lz/rfcl950pdf.rar
- Моисеев A.A., Волохов B.A., Корепанов И. В., Новоселов С. А. Параметризация ортогональных и биортогональных вейвлет-фильтров // Докл. 8-ой междунар. конф. „Цифровая обработка сигналов и ее применения“ (DSPA'06). Москва. 2006.Т.2, С.393−396.
- Малоземов В.Н., Маршарский С. М. Обобщенные вейвлетные базисы связанные с дискретным преобразованием Виленкина-Крестенсона // Алгебра и анализ. 2001. Т. 13, № 1. С. 111−157.
- Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений. М.: Вузовская книга, 2001.320 с.
- Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. -М.: Мир, 1988,488 с.
- Engan М., Casner S., Bormann С. IP Header Compression over PPP. -RFC2509. February, 1999.
- Петров A.B. Нелинейные методы цифровой обработки сигналов в частотной области в каналах со сложными видами помех. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук (защищена 23.05.03 г).
- Donoho, D.L. (1995), „De-Noising by soft-thresholding“, IEEE Trans, on Inf. Theory, vol.41,3,pp.613−627. Интернет ресурс: www-stat.stanford.edu/~donoho/
- Нефедов В.И., Егорова Е. В., Пугачев О. И., Герасимов А. В. Применение цифровой обработки для фильтрации шума в звуковых сигналах. „Нелинейный мир“, 2009, т.7, № 11, с. 869−871.
- Корн, Г., Корн, Т. „Справочник по математике для научных работников и инженеров“. Москва, „Наука“, 1977.
- W. Sweldens, P. Schroder. Building your own Wavelets at Home (in Wavelets in Computer Graphics). — ACM SIG-GRAPH Course Notes, 1996, pp. 15−87.
- Гроссман и Морле, 1984. Grossman A., Morlet J. Decomposition of Hardy functions into square integrable wavelets of constant shape // SIAM J. Math. P.723−736.
- Scargle J.D. The Quasi-Periodic Oscillations and Very Low Frequency Noise of Scorpius X-l as Transient Chaos: A Dripping Handrail? // Ap. J. Vol. 411. L91-L94.
- Scargle J.D.Wavelet and Other Multi-resolution Methods for Time Series Analysis. Statistical Challenges in Modern Astronomy II /Ed. G.J.Babu and E.D.Feigelson. P. 333−347. N.Y.: Springer-Verlag.
- W. Sweldens, „The lifting scheme: A custom-design construction of biortho-gonal wavelets,“ Appl. Comput. Harmon. Anal., vol. 3, no. 2, pp. 186−200, 1996.
- W. Sweldens. The Lifting Scheme: A Construction of Second Generation Wavelets. — SIAM J. Math. Anal, vol. 29 (1997), №. 2, pp. 511−546.
- W. Sweldens. The Lifting Scheme: A new Philosophy in Biorthogonal Wavelet Constructions. In Wavelet Applications in Signal and Image Proc-essing III. — Proc. SPIE 2569, 1995, pp. 68−79.
- W. Sweldens. Wavelets and the lifting scheme: A 5 minute tour. — Zeit-schrift fur Angewandte Mathematik und Mechanik, vol. 76 (Suppl. 2) (1996), pp. 41−44.
- Гонсалес P. Цифровая обработка изображений. M.: Техносфера, 2006 -С. 948−950
- W. Sweldens. Nonlinear Wavelet Transform for Image Coding via Lifting.
- Briggs W.M., Levine R.A. Wavelets and field forecast verification. Mon. Wea. Rev. 1997, Vol.125, 1329−1339.
- Turler et al. 30 years of multi-wavelength observations of 3C273 // A&AS. Vol. 134. P. 89−101.
- Балагур A.A., Барский Д. Р., Егорова E.B., Михалин О. А. Методические указания по выполнению лабораторной работы № 1 „Основы радиоэлектроники и связи“. МИРЭА, 2009.
- Егорова Е.В., Балагур А. А., Барский Д. Р. Методические указания по выполнению лабораторной работы № 3 „Сетевые информационные технологии“. МИРЭА, 2009.
- Егорова Е.В., Белянина Е. К., Балагур А. А., Федорова Е.В., Мельчаков
- B.Н. Методические указания по выполнению лабораторных работ № 2, 3, 6 „Основы метрологии. Электрорадиоизмерения“. МИРЭА, 2009.
- Федорова Е.В., Мельчаков В. Н., Егорова Е. В. Методические указания по выполнению лабораторной работы № 4 „Метрология и радиоизмерения“. МИРЭА, 2009.
- S.G.Chang, В. Yu, М. Vetterli: IEEE Trans. Image Processing, (2000) Vol.9.1. C.1532−1539
- A.R. Calderbank, I. Daubechies, W. Sweldens. Wavelet Transform that Map Integers to Integers.
- Trimble V. Late-Night Thoughts of a Classical Astronomer. Statistical Challenges in Modern Astronomy II /Ed. G.J.Babu and E.D.Feigelson. P. 365−385. N.Y.: Springer-Verlag.
- Новинский Н.Б., Нечепаев В. В. Проблемы фрактального кодирования изображений., в материалах 1-й Международной Конференции „Цифровая обработка сигналов и ее применение“, 30 июня — 3 июля, 1998, М., МЦНТИ, книга III.
- Yule J.U. On a Method of Investigation Periodicities in Disturbed Series with Special Reference to Wolfer’s Sunspot Numbers. // Phylos. Trans. R. Soc. London. Ser. A. Vol. 226. P.267−298.
- Витязев B.B. Цифровые процессоры обработки сигналов. Учеб. пособие. — Рязань: РРТИ, 1989. — 80 с.
- Shukla J. et al. Dynamical seasonal prediction. Bull.Amer.Met.Soc., 2000, Vol.81, No. l 1,2593−2606.
- Крошье P., Рабиииер Л. Интерполяция и децимация цифровых сигналов- методический обзор// ТИИЭР. Т.69. № 3.1 981.
- Егорова Е.В., Самохина Е. В., Стариковский А. И. Спектральные методы исследования нелинейных СВЧ-устройств. „Наукоемкие технологии“, 2008, т. 6, № 12, с. 27−29.
- Кириллов С, Н» Зорин С, В" Бахурин С, А, Синтез оптимальных скей-линг и интерполирующих функций при ограничении на реализуемость устройств обработки, // 6-ая Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение», М. 2004, Т.1, С. 30−31,
- Акимов П.С., и др. Сигналы и их обработка в информационных системах. М.: Радио и связь, 1994. 256 с.
- Ковалев Э.И., Кучерявенко С. В., Федосов В. П. Вейвлет-анализ для обработки радиотехнических сигналов. Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 2004. 60 с.
- М. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos, .Snakes: Active Contour Models., International Journal of Computer Vision, 1(4): 321−331, 1988
- Хорн Б.К. П. Зрение роботов: Пер. с англ. М.- Мир, 1989. — 487 е., ил.
- T.F Cootes, С J.Taylor. Statistical Models of Appearance for Computer Vision., Technical report, University of Manchester, Wolfson Image Analysis Unit,-Imaging Science and Biomedical Engineering, Manchester M13 9PT, United Kingdom, September 1999.
- L. Yuille, D. Cohen, P. Hallinan. .Feature Extraction from Faces using De-formable Templates., In CVPR, San Diego, CA, June 1989.
- Criffith A.K., Edge Detection in Simple Scenes Using A Priori Information, IEEE Trans. On Computers, 22, № 5, 551 561. 1971.
- Кириллов С.II., Бахурин С. А. Алгоритм синтеза вейвлет-базисов заданной длительности на основе интерполирующей функции // Доклады 7-й международной конференции Цифровая обработка сигналов и ее применение Москва, 2005. Т. 1. С. 98−101.