Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Efficient wavelet prefilters with optimal time-shifts
Luleå tekniska universitet, Institutionen för teknikvetenskap och matematik, Matematiska vetenskaper.ORCID-id: 0000-0001-7620-9386
2005 (Engelska)Ingår i: IEEE Transactions on Signal Processing, ISSN 1053-587X, E-ISSN 1941-0476, Vol. 53, nr 7, s. 2451-2461Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

A wavelet prefilter maps sample values of an analyzed signal to the scaling function coefficient input of standard discrete wavelet transform (DWT) algorithms. The prefilter is the inverse of a certain postfilter convolution matrix consisting of integer sample values of a noninteger-shifted wavelet scaling function. For the prefilter and the DWT algorithms to have similar computational complexity, it is often necessary to use a "short enough" approximation of the prefilter. In addition to well-known quadrature formula and identity matrix prefilter approximations, we propose a Neumann series approximation, which is a band matrix truncation of the optimal prefilter, and derive simple formulas for the operator norm approximation error. This error shows a dramatic dependence on how the postfilter noninteger shift is chosen. We explain the meaning of this shift in practical applications, describe how to choose it, and plot optimally shifted prefilter approximation errors for 95 different Daubechies, Symlet, and B-spline wavelets. Whereas the truncated inverse is overall superior, the Neumann filters are by far the easiest ones to compute, and for some short support wavelets, they also give the smallest approximation error. For example, for Daubechies 1-5 wavelets, the simplest Neumann prefilter provide an approximation error reduction corresponding to 100-10 000 times oversampling in a nonprefiltered system.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2005. Vol. 53, nr 7, s. 2451-2461
Nationell ämneskategori
Matematisk analys
Forskningsämne
Matematik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-13797DOI: 10.1109/TSP.2005.849188ISI: 000230216800017Scopus ID: 2-s2.0-23844494743Lokalt ID: d1722700-a544-11db-8975-000ea68e967bOAI: oai:DiVA.org:ltu-13797DiVA, id: diva2:986750
Anmärkning
Validerad; 2005; 20070116 (evan)Tillgänglig från: 2016-09-29 Skapad: 2016-09-29 Senast uppdaterad: 2018-07-10Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(749 kB)106 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 749 kBChecksumma SHA-512
249b193a2e6c7198f12f422c6f36e4c6fb697e9ca4e6e20f28da0f3869c7b7c082c1ea7893a1193dae761aa84f6b35f4775eed2c6f226017e2707b6761f4dee3
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Ericsson, StefanGrip, Niklas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ericsson, StefanGrip, Niklas
Av organisationen
Matematiska vetenskaper
I samma tidskrift
IEEE Transactions on Signal Processing
Matematisk analys

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 106 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 195 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf