红外光谱数据的小波压缩和重建

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介绍了小波变换及多分辨分析理论,并利用Daubechies的正交紧支集小波基和Mallat算法实现了对红外光谱数据的压缩和重建。计算表明,即使对原始数据压缩5倍,仍能很好地重建原有图谱,重建光谱数据与原始光谱数据之间的均方差为0.260,这为光谱数据的存储、检索和处理带来了方便。 The theory of wavelet transform and multiresolution analysis are introduced. Daubechies orthogonal compact branchlet wavelet basis and Mallat algorithm are used to compress and reconstruct infrared spectral data. The calculation shows that even if the original data is compressed 5 times, the original spectrum can be well reconstructed. The mean square deviation between the reconstructed spectral data and the original spectral data is 0.260, which brings about the storage, retrieval and processing of spectral data Convenient.
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