一种模糊系统的傅立叶小波正则化反褶积方法

一种模糊系统的傅立叶小波正则化反褶积方法(中文7000字,英文PDF)
摘要：本文提出了一种高效、混合傅里叶小波正则化反褶积（向前）算法，通过傅里叶和小波域标量收缩执行噪声正规化。傅立叶收缩利用傅立叶变换的经济代表性的有色噪声固有的去卷积，而小波收缩利用小波域的经济代表性的分段光滑信号和图像。我们得到的傅里叶和小波正则化量之间的最佳平衡，通过优化近似的平均平方误差（MSE）的度量，发现信号更经济的小波表示需要较少的傅里叶收缩。提出了适用于所有模糊的对比性问题，不同于纯粹的基于小波变换的小波变换Vaguelette反卷积（WVD）；此外，它的特征估计是最小振铃，不像纯粹基于傅里叶反卷积那样。在被设计的方法问题中，我们证明了MSE的衰变率的最佳方法样本数量的增加。此外，我们表明，在很宽的范围内的实际样品的长度，提出了改进的性能问题。

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