小波分解原子时算法必要性的证明

摘要：

　　提出一种小波分解原子时算法(即多尺度数据融合模型)。将多个传感器的数据进行多尺度分解，分别对每个尺度上的细节信号和最粗尺度上的近似信号进行局部加权融合，并根据小波重构公式得到原尺度上的融合信号。分析了随机序列经离散小波多尺度变换后的形式，研究各尺度上的平滑信号、细节信号之间的统计特性，在此基础上，给出了小波分解原子时算法必要性的证明，从理论上解释小波域多尺度数据融合算法的优越性。

关键词： 多尺度数据融合算法 小信号模型 小波分解 数值分析

作者: 刘娟花 柯熙政

作者单位: 西安理工大学自动化与信息工程学院，西安 710048 西安工程大学电子信息学院，西安 710048

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011全国时间频率学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 301-306

在线出版日期: 2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）