RU99116256A - Способ (варианты) и система для оценки исходного сигнала - Google Patents

Способ (варианты) и система для оценки исходного сигнала Download PDF

Info

Publication number
RU99116256A
RU99116256A RU99116256/09A RU99116256A RU99116256A RU 99116256 A RU99116256 A RU 99116256A RU 99116256/09 A RU99116256/09 A RU 99116256/09A RU 99116256 A RU99116256 A RU 99116256A RU 99116256 A RU99116256 A RU 99116256A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
low
frequency
filter
evaluation
frequency part
Prior art date
Application number
RU99116256/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Энджел Л. ДИСЕГЭМЭ (US)
Энджел Л. ДИСЕГЭМЭ
Original Assignee
Уэстфорд Текнолэджи Копэрейшн (Us)
Уэстфорд Текнолэджи Копэрейшн
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Уэстфорд Текнолэджи Копэрейшн (Us), Уэстфорд Текнолэджи Копэрейшн filed Critical Уэстфорд Текнолэджи Копэрейшн (Us)
Publication of RU99116256A publication Critical patent/RU99116256A/ru

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/115—Selection of the code volume for a coding unit prior to coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Claims (34)

1. Способ оценки исходного сигнала из его представления преобразованием волн малой амплитуды, причем упомянутый исходный сигнал имеет низкочастотные и высокочастотные составляющие, а представление преобразованием волн малой амплитуды имеет низкочастотную часть, представляющую упомянутые низкочастотные составляющие и сгенерированную посредством фильтрации упомянутого исходного сигнала фильтром низкочастотного анализа, и высокочастотную часть, представляющую упомянутые высокочастотные составляющие, отличающийся тем, что сначала фильтруют упомянутую низкочастотную часть фильтром низкочастотного синтеза, соответствующим упомянутому фильтру низкочастотного анализа, и генерируют тем самым упомянутые низкочастотные составляющие, затем обрабатывают упомянутую низкочастотную часть системой оценки и генерируют тем самым упомянутые высокочастотные составляющие, после чего объединяют упомянутые высокочастотные составляющие с упомянутыми низкочастотными составляющими и генерируют тем самым оценку упомянутого исходного сигнала.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что упомянутую высокочастотную часть генерируют фильтрацией упомянутого исходного сигнала через фильтр высокочастотного анализа, биортогональный к упомянутому фильтру низкочастотного анализа, а на стадии вышеупомянутой обработки сначала фильтруют упомянутую низкочастотную часть фильтром оценки и генерируют тем самым выход фильтра оценки, который затем фильтруют высокочастотным фильтром синтеза, соответствующим фильтру высокочастотного анализа.
3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что на упомянутой стадии фильтрации упомянутой низкочастотной части обеспечивают фильтр оценки, имеющий матричную функцию преобразования М, задаваемую уравнением:
Figure 00000001

где Gj представляет собой фильтр высокочастотного анализа;
Figure 00000002
представляет собой вышеупомянутый фильтр высокочастотного синтеза;
Hj представляет собой упомянутый фильтр низкочастотного анализа;
Figure 00000003
представляет собой упомянутый соответствующий фильтр низкочастотного синтеза;
Ij представляет собой единичную матрицу;
a - скалярная величина.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на упомянутой стадии обработки фильтруют упомянутую низкочастотную часть фильтром, имеющим матричную функцию преобразования Т, задаваемую уравнением
Figure 00000004

где Нj представляет собой фильтр низкочастотного анализа;
Figure 00000005
представляет собой упомянутый фильтр низкочастотного синтеза;
Gj представляет собой фильтр высокочастотного анализа биортогональный упомянутому фильтру низкочастотного анализа;
Figure 00000006
представляет собой фильтр синтеза, соответствующий Gj;
Ij представляет собой единичную матрицу;
a - скалярная величина.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что упомянутую высокочастотную часть вырабатывают фильтрацией упомянутого исходного сигнала через фильтр высокочастотного анализа, а на вышеупомянутой стадии обработки фильтруют подмножество упомянутой высокочастотной части фильтром высокочастотного синтеза, соответствующим упомянутому фильтру высокочастотного анализа.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутую высокочастотную часть генерируют посредством фильтрации упомянутого исходного сигнала через фильтр высокочастотного анализа, а на вышеупомянутой стадии обработки фильтруют упомянутую низкочастотную часть фильтром оценки и генерируют тем самым выход фильтра оценки, затем итерационно уточняют упомянутый выход фильтра оценки посредством подмножества упомянутой высокочастотной части и генерируют тем самым уточненную оценку, и после чего фильтруют упомянутую уточненную оценку фильтром высокочастотного синтеза, соответствующим упомянутому фильтру высокочастотного анализа.
7. Способ по п.6, отличающийся тем, что на упомянутой стадии уточнения получают первоначальную оценку для инициирования поиска методом сопряженных градиентов и затем инициируют поиск оптимальной оценки упомянутой высокочастотной части методом сопряженных градиентов.
8. Способ по п.7, отличающийся тем, что дополнительно фиксируют упомянутый выход фильтра оценки в значениях, определенных упомянутым подмножеством упомянутой высокочастотной части упомянутого исходного сигнала.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на упомянутой стадия обработки получают выход фильтра оценки посредством применения матричного оператора к упомянутой низкочастотной части, и затем фильтруют упомянутый выход фильтра оценки и при этом генерируют оценку высокочастотных составляющих.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на упомянутой стадии обработки генерируют оценку упомянутых высокочастотных составляющих посредством применения матричного оператора к упомянутой низкочастотной части.
11. Способ по п. 3, отличающийся тем, что на упомянутой стадии фильтрации упомянутой низкочастотной части применяют оператор регуляризации к упомянутой низкочастотной части.
12. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на упомянутой стадии обработки получают оценку упомянутых высокочастотных составляющих, используя фильтр оценки и только упомянутую низкочастотную часть.
13. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на упомянутой стадии обработки уточняют первоначальную оценку упомянутой высокочастотной части.
14. Способ по п. 13, отличающийся тем, что на упомянутой стадии уточнения уточняют упомянутую оценку итерационным методом сопряженных градиентов.
15. Способ по п. 13, отличающийся тем, что на упомянутой стадии уточнения получают первоначальную оценку упомянутой высокочастотной части, затем фиксируют упомянутую первоначальную оценку в известных значениях упомянутой высокочастотной части и итерационно уточняют упомянутую первоначальную оценку.
16. Способ по п. 2, отличающийся тем, что на упомянутой стадии фильтрации упомянутой низкочастотной части обеспечивают фильтр оценки, имеющий матричную функцию преобразования зависящую от упомянутых фильтра высокочастотного анализа, фильтра высокочастотного синтеза фильтра низкочастотного анализа, фильтра и фильтра низкочастотного синтеза.
17. Способ по п. 1, отличающийся тем, что упомянутое преобразование волн малой амплитуды получают посредством свертывания подмножества упомянутого исходного сигнала фильтром высокочастотного анализа и генерируют таким образом сигнал с отфильтрованными нижними частотами, имеющий меньшие значения, чем упомянутый исходный сигнал.
18. Способ оценки исходного сигнала, в частности способ оценки значений первого цифрового сигнала, полученного из значений второго цифрового сигнала, получаемого посредством фильтрации упомянутого первого цифрового сигнала фильтром нижних частот и получения низкочастотных составляющих, фильтрации упомянутого первого цифрового сигнала фильтром верхних частот, ортогональным к упомянутому фильтру нижних частот и получения его высокочастотных составляющих, и отбрасывания всех составляющих высокой частоты, имеющих амплитуду меньше пороговой, отличающийся тем, что сначала создают первый вектор данных
Figure 00000007
посредством фильтрации упомянутого первого цифрового сигнала фильтром нижних частот, и отбрасывания каждой другой позиции, затем создают второй вектор данных
Figure 00000008
посредством фильтрации упомянутого первого цифрового сигнала фильтром верхних частот, и отбрасывания каждой другой позиции, далее создают единичный вектор, имеющий столько элементов, сколько имеется значений в упомянутом первом цифровом сигнале, в котором каждый элемент является единицей, затем создают первую матрицу Нj, имеющую количество строк, равное половине значений в упомянутом первом цифровом сигнале, первую строку, соответствующую круговой свертке упомянутого фильтра нижних частот с упомянутым единичным вектором, и в которой каждая строка соответствует предыдущей строке сдвинутой на два элемента вправо, после чего создают вторую матрицу, Gj, имеющую количество строк, равное половине значений в упомянутом первом цифровом сигнале, первую строку, соответствующую круговой свертке упомянутого фильтра верхних частот с упомянутым единичным вектором, и в которой каждая строка соответствует предыдущей строке сдвинутой на два элемента вправо, затем создают третью матрицу
Figure 00000009
и при этом реверсируют операцию упомянутой второй матрицы Gj, затем создают четвертую матрицу
Figure 00000010
и при этом реверсируют операцию упомянутой первой матрицы Нj, после чего определяют третий вектор данных
Figure 00000011
и положительное скалярное число a, минимизируя
Figure 00000012

посредством чего указанный третий вектор данных соответствует оценке высокочастотных составляющих указанного первого цифрового сигнала, затем предварительно умножают указанный первый вектор данных на указанную четвертую матрицу и при этом получают первое произведение, предварительно умножают указанный третий вектор данных на указанную третью матрицу и получают второе произведение, после чего суммируют указанное первое и второе произведение и получают вектор хj являющийся оценкой значений в вышеуказанном первом цифровом сигнале.
19. Система для оценки исходного сигнала из его представления преобразованием волн малой амплитуды, причем упомянутый исходный сигнал имеет низкочастотные и высокочастотные составляющие, а представление преобразованием волн малой амплитуды имеет низкочастотную часть, представляющую упомянутые низкочастотные составляющие и сгенерированную посредством фильтрации упомянутого исходного сигнала фильтром низкочастотного анализа, и высокочастотную часть, представляющую упомянутые высокочастотные составляющие, отличающаяся тем, что она содержит фильтр низкочастотного синтеза, соответствующий упомянутому фильтру низкочастотного анализа для фильтрации упомянутой низкочастотной части и генерации тем самым упомянутых низкочастотных составляющих, систему оценки и обработки упомянутой низкочастотной части и генерации тем самым упомянутых высокочастотных составляющих, систему оценки для обработки упомянутой низкочастотной части и генерирования тем самым на выходе системы оценки представления оценки упомянутого высокочастотной составляющей упомянутого исходного сигнала и средства объединения упомянутых высокочастотных составляющих с упомянутыми низкочастотными составляющими и генерирования тем самым оценки упомянутого исходного сигнала.
20. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутая высокочастотная часть упомянутого цифрового сигнала сгенерирована посредством фильтрации упомянутого исходного сигнала через фильтр высокочастотного анализа, биортогональный к упомянутому фильтру низкочастотного анализа, и при этом имеется сокращенная высокочастотная часть, сгенерированная удалением подмножества упомянутой высокочастотной части, причем система оценки дополнительно содержит фильтр оценки для фильтрации упомянутой низкочастотной части и генерации тем самым выхода фильтра оценки, и высокочастотный фильтр синтеза для фильтрации упомянутого выхода фильтра оценки, при этом упомянутый высокочастотный фильтр синтеза соответствует фильтру высокочастотного анализа биортогональному к упомянутому фильтру низкочастотного анализа.
21. Система по п. 20, отличающийся тем, что упомянутый фильтр оценки содержит средства фильтрации упомянутой низкочастотной части фильтром имеющим матричную функцию преобразования М, задаваемую уравнением
Figure 00000013

где Gj представляет собой упомянутый фильтр высокочастотного анализа;
Figure 00000014
представляет собой упомянутый фильтр высокочастотного синтеза;
Hj представляет собой упомянутый фильтр низкочастотного анализа;
Figure 00000015
представляет собой упомянутый соответствующий фильтр низкочастотного синтеза;
Ij представляет собой единичную матрицу;
a - скалярная величина.
22. Система по п .19, отличающаяся тем, что упомянутая система оценки содержит средства фильтрации упомянутой низкочастотную часть фильтром, имеющим матричную функцию преобразования Т, задаваемую уравнением
Figure 00000016

где Нj представляет собой упомянутый фильтр низкочастотного анализа;
Figure 00000017
представляет собой упомянутый фильтр низкочастотного синтеза;
Gj представляет собой фильтр высокочастотного анализа биортогональный упомянутому фильтру низкочастотного анализа;
Figure 00000018
представляет собой фильтр синтеза, соответствующий Gj;
Ij представляет собой единичную матрицу;
a - скалярная величина.
23. Система по п. 19, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит средства итерационного уточнения упомянутой оценки упомянутого исходного сигнала.
24. Система по п.23, отличающаяся тем, что упомянутые средства уточнения содержат средства получения первоначальной оценки для инициирования поиска методом сопряженных градиентов и средства инициирования поиска оптимальной оценки упомянутой высокочастотной части методом сопряженных градиентов.
25. Система по п.24, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит средства фиксации упомянутого выхода фильтра оценки в значениях, определенных упомянутой высокочастотной частью.
26. Система по п.19, отличающаяся тем, что упомянутый фильтр оценки содержит средства выполнения матричной операции на упомянутой низкочастотной части и получения оценки выхода и средства выполнения операции фильтрации на упомянутом выходе оценки и генерации оценки высокочастотных составляющих.
27. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутая система оценки содержит средства выполнения матричной операции на упомянутых низкочастотных составляющих и генерации упомянутой оценки упомянутых высокочастотных составляющих.
28. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутая система оценки содержит средства применения оператора регуляризации к упомянутой низкочастотной части.
29. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутая система оценки содержит средства оценки упомянутых высокочастотных составляющих упомянутого исходного сигнала с использованием только упомянутых низкочастотных составляющих.
30. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутая система оценки содержит средства уточнения упомянутой оценки упомянутых высокочастотных составляющих упомянутого исходного сигнала.
31. Система по п.30, отличающаяся тем, что упомянутые средства уточнения содержат средства уточнения упомянутой оценки упомянутых высокочастотных составляющих итерационным методом сопряженных градиентов.
32. Система по п.31, отличающаяся тем, что упомянутые средства уточнения дополнительно содержат средства обеспечения первоначальной оценки упомянутой высокочастотной части, средства фиксации известных значений упомянутой высокочастотной части и средства итерационного уточнения упомянутой первоначальной оценки.
33. Система по п.20, отличающаяся тем, что упомянутый фильтр оценки содержит средства фильтрации упомянутой низкочастотной части фильтром, имеющим матричную функцию преобразования зависящую от упомянутых фильтра высокочастотного анализа, фильтра высокочастотного синтеза фильтра низкочастотного анализа, фильтра и фильтра низкочастотного синтеза.
34. Система по п. 19, отличающаяся тем, что упомянутое преобразование волн малой амплитуды получено посредством свертывания подмножества упомянутого исходного сигнала фильтром высокочастотного анализа и генерации тем самым сигнала с отфильтрованными нижними частотами, имеющего меньшие значения, чем упомянутый исходный сигнал.
RU99116256/09A 1996-12-20 1997-12-12 Способ (варианты) и система для оценки исходного сигнала RU99116256A (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US3370696P 1996-12-20 1996-12-20
US60/033,706 1996-12-20
US6663797P 1997-11-14 1997-11-14
US60/066,637 1997-11-14
PCT/US1997/022685 WO1998028917A1 (en) 1996-12-20 1997-12-16 Improved estimator for recovering high frequency components from compressed image data

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU99116256A true RU99116256A (ru) 2001-05-10

Family

ID=26710032

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU99116256/09A RU99116256A (ru) 1996-12-20 1997-12-12 Способ (варианты) и система для оценки исходного сигнала

Country Status (11)

Country Link
EP (1) EP0947101A1 (ru)
JP (1) JP2001507193A (ru)
KR (1) KR20000062277A (ru)
CN (1) CN1246242A (ru)
AU (1) AU5379498A (ru)
BR (1) BR9714419A (ru)
CA (1) CA2275320A1 (ru)
ID (1) ID19225A (ru)
IL (1) IL130506A0 (ru)
RU (1) RU99116256A (ru)
WO (1) WO1998028917A1 (ru)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6539319B1 (en) * 1998-10-30 2003-03-25 Caterpillar Inc Automatic wavelet generation system and method
US6393154B1 (en) 1999-11-18 2002-05-21 Quikcat.Com, Inc. Method and apparatus for digital image compression using a dynamical system
US6456744B1 (en) 1999-12-30 2002-09-24 Quikcat.Com, Inc. Method and apparatus for video compression using sequential frame cellular automata transforms
US6678421B1 (en) * 2000-06-09 2004-01-13 Hrl Laboratories, Llc Subband coefficient prediction with pattern recognition techniques
FR2813001B1 (fr) * 2000-08-11 2002-12-20 Thomson Multimedia Sa Procede de conversion de format couleur d'une sequence d'images
TW589870B (en) * 2000-12-19 2004-06-01 Pts Corp Adaptive transforms
US20060284891A1 (en) * 2003-08-28 2006-12-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for spatial up-scaling of video frames
JP4990924B2 (ja) * 2009-01-29 2012-08-01 日本電信電話株式会社 復号化装置、符号復号化システム、復号化方法、プログラム
CN102378011B (zh) * 2010-08-12 2014-04-02 华为技术有限公司 一种图像上采样的方法、装置和系统
US9282328B2 (en) 2012-02-10 2016-03-08 Broadcom Corporation Sample adaptive offset (SAO) in accordance with video coding
US9380320B2 (en) 2012-02-10 2016-06-28 Broadcom Corporation Frequency domain sample adaptive offset (SAO)
CN105427247B (zh) * 2015-11-26 2018-08-24 努比亚技术有限公司 一种图像处理的移动终端以及图像处理方法
WO2017152398A1 (zh) * 2016-03-09 2017-09-14 华为技术有限公司 一种高动态范围图像处理方法及装置
KR102351083B1 (ko) 2017-08-30 2022-01-13 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 그 영상 처리 방법
CN110874581B (zh) * 2019-11-18 2023-08-01 长春理工大学 细胞工厂生物反应器图像融合方法
CN115712154B (zh) * 2022-11-02 2023-11-03 中国人民解放军92859部队 一种探测船载重力测量粗差的移位双小波迭代方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1538843A3 (en) * 1994-04-20 2006-06-07 Oki Electric Industry Company, Limited Image Encoding and Decoding Method and Apparatus Using Edge Synthesis and Inverse Wavelet Transform

Also Published As

Publication number Publication date
CN1246242A (zh) 2000-03-01
BR9714419A (pt) 2000-05-02
ID19225A (id) 1998-06-28
AU5379498A (en) 1998-07-17
EP0947101A1 (en) 1999-10-06
IL130506A0 (en) 2000-06-01
JP2001507193A (ja) 2001-05-29
CA2275320A1 (en) 1998-07-02
KR20000062277A (ko) 2000-10-25
WO1998028917A1 (en) 1998-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU99116256A (ru) Способ (варианты) и система для оценки исходного сигнала
Van De Ville et al. Isotropic polyharmonic B-splines: Scaling functions and wavelets
Vonesch et al. Generalized Daubechies wavelet families
KR102108616B1 (ko) 초음파 신호 처리 회로와 관련 장치 및 방법
JPH02156939A (ja) エコーグラフ信号処理装置
Neumann et al. Dual-tree complex wavelet transform in the frequency domain and an application to signal classification
JP2011193914A (ja) 生体情報処理装置、生体情報処理方法および生体情報処理プログラム
CN114376606B (zh) 一种超声成像的滤波方法和系统
Gavrovska et al. Application of wavelet and EMD-based denoising to phonocardiograms
Childers et al. Complex demodulation for transient wavelet detection and extraction
Faltermeier et al. Sliding empirical mode decomposition
Lim et al. Edge errors in inverse and Wiener filter restorations of motion-blurred images and their windowing treatment
Michailovich et al. Iterative reconstruction of medical ultrasound images using spectrally constrained phase updates
US5823964A (en) Ultrasound doppler wall filter
Tirosh et al. Polyharmonic smoothing splines and the multidimensional Wiener filtering of fractal-like signals
Cohen et al. Adaptive suppression of Wigner interference-terms using shift-invariant wavelet packet decompositions
CN108113703B (zh) 一种用于超声扫描的生成变迹值的方法和装置
US6066098A (en) Method for enhancing the diagnostic power of ultrasonic scanning systems by using real-time spectral maps, and device operating by said method
Subramaniam et al. Motion artifact suppression in the ECG signal by successive modifications in frequency and time
Wang et al. Low-cost photoacoustic tomography system enabled by frequency-division multiplexing
CN106780410A (zh) 一种谐波扫查图像的生成方法及装置
Mollenbach et al. Duplex scanning using sparse data sequences
CN112597836B (zh) 一种太阳低振幅振荡信号的放大方法
Matusiak et al. Noninvertible gabor transforms
Anusha et al. A comparative study on decomposition of test signals using variational mode decomposition and wavelets

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20041126