数据压缩作业:完全重建QMFB的MATLAB实现

数据压缩预备知识(三)完全重建滤波器实验和频域、时域分辨率 完全重建滤波器 完全重建滤波器QMFB将输入信号经由不同通带的滤波器组滤波之后输出,在接收侧通过综合滤波器将各子带综合为恢复信号。完全重建滤波器可以根据每个子带的不同特征分别进行处理,而插值和合成可以一定程度上消除信号失真以及降低样值数目从而数据码率。 两通道正交镜像滤波器 图中,希望满足的条件为: 此时,输出信号仅在幅度、时延与原始信号不同。 其频域表达式: 两通道正交镜像滤波器组所需满足的条件是: 其幅频特性为: 一般而言H0为低通滤波器,H1为高通滤波器。 从时域上进行最简单的推导: 设低通 阅读详情

完全重建QMFB的MATLAB实现

两通道正交镜像滤波器组

在分析滤波器组一侧,输入信号(设为宽带信号)被分成K个子频带信号(窄带信号),通过抽取可降低采样率;在综合滤波器一侧,通过零值内插和带通滤波可以重建原来的信号。下图给出了两通道 QMFB 系统框图:
在这里插入图片描述
两通道的幅频特性如下图所示
在这里插入图片描述
如果综合滤波器组最后输出的信号 与分析滤波器组原来输入的信号 有如下关系:
x ^ ( n T 1 ) = c x [ ( n − n 0 ) T 1 ] \hat{x}(nT_1)=cx[(n-n_0)T_1] x^(nT1​)=cx[(n−n0​)T1​]其中, c c c 和 n 0 n_0 n0​ 均为固定的常数。称 x ^ ( n T 1 ) \hat{x}(nT_1) x^(nT1​) 是对 x ( n T 1 ) x(nT_1) x(nT1​

数据压缩:完全重建QMF滤波器组的相关知识 一、完全重建QMF的设计 1.1 完全重建QMF组 完全重建QMF滤波器组最大的优点是在对信号进行抽取后,可以根据每个子带的不同特征分别进行处理,而插值和合成环节又能消除信号失真的各种因素,因此被广泛用于语音处理、图像处理、国防通信和小波变换中。目前,完全重建QMF滤波器组的设计有多种优化设计方法,如特征值法、最小二乘法[1]、遗传法、多项式分解法[2]等等,都将信号失真降到了很小的范围,但是这些方法计算复杂、参数不容易确定、程序编写较难。而利用matlab的信号处理功能和运算功能,可以快速、有效的设计完全 阅读详情

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文章目录一、MATLAB傅里叶变换仿真分析1.1 matlab代码1.2 结果1.3 结果分析二、《完全重建QMF滤波器组的设计》2.1 完全重建QMF滤波器组2.2 两通道正交镜像滤波器组理论2.3 完全重建QMFB遇到的问题和解决方法2.4 完全重建QMFB的设计确定N值和w值matlab代码【结果】滤波器H0(z)H_0(z)H0​(z)和H1(z)H_1(z)H1​(z)的幅度响应【结果】幅度响应关系误差【结果】输入信号&理想输出信号(红色线)与重建的输出信号(蓝色线)【结果】理想输出信号与

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一、 QMF滤波器 两通道正交镜像滤波器组理论 在分析滤波器组一侧,输入信号(设为宽带信号)被分成K个子频带信号(窄带信号),通过抽取可降低采样率;在综合滤波器一侧,通过零值内插和带通滤波可以重建原来的信号。 对于一个给定的信号,经过分析滤波器后,再进行抽取、编码、传输,可以通过零值内插、综合滤波器滤波、求和运算得到恢复和重建。但是重建后的信号并不能与原始信号完全相同,两者之间存在着误差,主要包括: (1)混叠失真。由抽取和内插产生的混叠和镜像带来的误差,导致分析滤波器组和综合滤波器组的频带不能完全分开;

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