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第8章信号处理中常用的正交变换,8.1希尔伯特空间中的正交变换8.2K-L变换8.3离散余弦变换(DCT)与离散正弦变换(DST)8.4*离散Hartley变换(DHT)8.5*离散W变换(DWT)及正弦类变换8.6*DCT、DST及DWT快速算法简述8.7*图象压缩简介8.8*重叠正交变换8.9与本章内容有关的MATLAB文件,目录,希尔伯特空间中的正交变换,赋范线性空间内积空间完备的内积空间(希尔伯特空间),信号的分解,设空间是由N维空间一组向量,概念:,对任一,都可作如下分解:,所张成,即,信号的离散表示,或信号的分解,是分解系数或信号的变换,设想另有一组向量,Step1:,满足:,Step2:做内积,对,注意:满足双正交关系的两组基向量各自并不满足正交关系,只是相互之间满足正交关系。,如果:,信号的正交变换,给定数据向量:,及算子,作变换,矩阵的行(列)向量即是前面的向量,若:,则上述变换即为正交变换,或保范(数)变换。,实际上是正交矩阵,,以上正交变换是从线性代数的角度来定义。,正交变换的性质:,2.正交变换在计算上最为简单。如果是离散信号,且N是有限值,那么变换只是简单的矩阵与向量运算:,1.若正变换存在,那么反变换一定存在,且变换是唯一的;,性质2:展开系数是信号在基向量上的准确投影,非正交基的情况下,“基向量”称为“标架(Frame)”,这时,展开系数不是准确投影。,性质3:正交变换保证变换前后信号的能量不变,此性质又称为“保范(数)变换”。,此性质实际上是Parsevals定理,即信号变换前后能量保持不变。注意,只有正交变换才有此性质。,性质4:信号正交分解具有最小平方近似性质。,最小的条件:,性质5:正交变换的系数具有去除相关和集中能量的性质。,正交基的选择原则:具有所希望的物理意义或实用意义;正交基函数应尽量简单,计算量小;最大限度浓缩信号能量,去除相关性;基函数应能同时具有频域和时域的定位功能。,正交变换的实例:FS,FT,DTFT,DFS,DFTDCT,DST,DHTWalsh-Hadamard,Haar变换SLT(斜变换),正弦类正交变换,非正弦类正交变换,特征值分解,有趣发现:相位不变。,阶次与截止频率?,KL变换,数据向量:,协方差阵:,对称阵,体现了信号各元素之间的相互关系,KL变换的思路:,寻找正交矩阵,做变换,使的协方差阵为对角阵。,这样,之间彻底去除了相关性。,1.由,求的特征值,3.将归一化,即令,步骤:,4.由归一化的,构成正交阵,5.由实现对的KL变换:,KL变换的应用数据压缩:,的KL展开,欲使均方误差:,为最小,应是的特征向量。,最小,这时,注意:对正交变换,不是时域序列,而是的变换系数(即),如DFT的。正交变换后,信号的能量一般集中在少数的变换系数上,所以可以舍去绝大部分系数,这并不明显损失信号的能量。由剩下的少量系数,如,通过反变换可以很好的恢复出原信号。从而达到数据压缩的目的。,KL变换:去相关性最彻底,在此意义上是最佳正交变换;,8.3离散余弦变换(DCT),给定:,定义:,DCT的定义,DCT的核函数,DCT矩阵,离散余弦变换(DCT),DCT的特点DCT是实变换;DCT是正交变换;在一定条件下,DCT近似K-L变换;DCT有快速算法。正因为DCT有上述特点,因此,DCT在语音和图像压缩中已获得广泛应用。,例:8点DCT:,DCT反变换,在DCT中,正变换矩阵和反变换矩阵是一样的,都是实矩阵。特别有利于实时实现及硬件实现。,一阶马尔可夫过程(Markov-1):语音和图象处理中常用的数学模型。一个随机信号,若其pdf满足如下关系:,则称为一阶马尔可夫过程。该式的含意是:已知过程在现在时刻的状态,那么,下一个时刻的状态只和现在的状态有关,而和过去的状态无关。,令是Markov-1随机序列相邻两元素之间的相关系数,则该序列的协方差矩阵有如下关系:,按KL变换的思路,现需要求的特征值及特征向量,以形成变换的正交矩阵。但对Markov-1过程,协方差阵的特征向量可以解析的给出,因此正交变换的矩阵也可解析的得到:,是方程,的根,现考虑时的情况:,有:,由:,必有:,将,结论:当时,对Markov-1过程做KL变换的正交矩阵正是DCT变换的变换矩阵,也即:此时的DCT近似KL变换。因为DCT有快速算法,另外,Markov-1过程可作为一大类信号(语音、图象)的数学模型,因此DCT在图象、语音压缩中起到了关键性的作用,成为国际上许多标准(如JPEG,MPEG)的重要工具。,给定:,定义:,反变换:,离散正弦变换(DST),离散正弦变换(DST),变换矩阵,DST也是正交变换,可以证明,DST在一定条件下也是对KL变换的近似。如何评判近似的好坏,正弦类变换:,变换前相关矩阵非对角线上元素的和;,变换后相关矩阵非对角线上元素的和;越小越好,:反映了变换后能量集中的程度。若越小、越大,则能
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