鏡像層疊濾波器優(yōu)化理論及算法研究.pdf

1、為了滿足人們對(duì)信號(hào)處理更高的要求，非線性信號(hào)處理逐漸發(fā)展起來，作為非線性信號(hào)處理主要手段的非線性濾波器得到了廣泛研究。層疊濾波器是一種具有層疊性和閾值分解性的非線性濾波器。根據(jù)閾值分解方式的不同，層疊濾波器分為傳統(tǒng)閾值分解層疊濾波器(簡稱為傳統(tǒng)層疊濾波器)和鏡像閾值分解層疊濾波器(簡稱為鏡像層疊濾波器)。與傳統(tǒng)層疊濾波器相比，鏡像層疊濾波器不僅具有低通特性，而且具有帶通和高通特性。本文重點(diǎn)研究了鏡像層疊濾波器的優(yōu)化理論及算法，主要內(nèi)容包

2、括： 首先，對(duì)層疊濾波理論進(jìn)行了研究，包括：正布爾函數(shù)的定義、性質(zhì)及生成算法，鏡像層疊濾波器的定義及輸出信號(hào)的快速重建，鏡像層疊濾波器的優(yōu)化模型，并對(duì)現(xiàn)有優(yōu)化算法進(jìn)行了簡要介紹。 其次，為了降低鏡像層疊約束的計(jì)算量，引入一種二級(jí)小窗口級(jí)聯(lián)遞歸濾波結(jié)構(gòu)。級(jí)聯(lián)窗口的濾波效果相對(duì)同樣大小的單級(jí)窗口的效果得到了擴(kuò)展；遞歸結(jié)構(gòu)節(jié)省了運(yùn)算空間，提高了濾波效果。本文通過實(shí)驗(yàn)仿真確定了最佳二級(jí)級(jí)聯(lián)窗口的形狀及尺寸。 然后，針對(duì)離

3、散粒子群算法尋優(yōu)能力較差的缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)離散粒子群算法。該算法中引入精英集團(tuán)和粒子自適應(yīng)變異策略以提高算法的尋優(yōu)能力，精英集團(tuán)由適應(yīng)度較好的若干粒子組成；粒子自適應(yīng)變異策略根據(jù)粒子濃度自適應(yīng)確定變異概率。仿真實(shí)驗(yàn)表明：與簡單遺傳算法和離散粒子群算法相比，應(yīng)用改進(jìn)的離散粒子群算法優(yōu)化的鏡像層疊濾波器較好地保持了原始圖像的細(xì)節(jié)。 接著，考慮到初始種群對(duì)算法搜索能力的影響，對(duì)初始種群要求不高的遺傳算法進(jìn)行了研究，改進(jìn)了影響算法尋

4、優(yōu)能力的主要算子—交叉算子：將優(yōu)秀個(gè)體與與其相似性差別較大、適應(yīng)度較差的若干個(gè)體交叉，相似性根據(jù)個(gè)體間的漢明距離來衡量。仿真實(shí)驗(yàn)表明：與改進(jìn)的離散粒子群算法相比，應(yīng)用改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化的鏡像層疊濾波器的去除噪聲性能有所提高。 最后，為增加種群多樣性，更有效地提高算法的全局尋優(yōu)性能，對(duì)克隆選擇算法進(jìn)行了研究，并對(duì)其進(jìn)行了如下改進(jìn)：記憶群體采用多克隆算子，多克隆算子中的重組操作采用了改進(jìn)遺傳算法中交叉算子的思想；保留群體采用單克隆算