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7.1 两通道滤波器组中各信号的关系 第 6.1 节已提及，滤波器组分为分析滤波器组和综合滤波器组。分析滤波器组将 )(nx 分成 M 个子带信号。若 M＝2，则分析滤波器组由一个低通滤波器和一个高通滤波器所组 成，它们把 )(nx 分成了一个低通信号和一个高通信号。我们可依据这两个子带信号所具有 的能量的不同，也即“重要性”的不同而分别给以不同的对待及处理。例如，分别赋以不 同的字长来实现信号的编码及压缩，或是别的处理。处理后的信号经传输后再由综合滤波 器组重建出原信号。由于分析滤波器组将原信号的带宽压缩为 1/M，因此，对每一个子带 信号均可作 M 倍的抽取，从而将抽样率减低 M 倍。这样可减小编码和处理的计算量，同 时，在硬件实现时也可以降低对系统性能的要求，从而降低成本。在综合滤波器组前面， 再作 M 倍的插值，以得到和原信号相同的抽样率。一个两通道滤波器组如图 7.1.1 所示。 图 7.1.1 两通道滤波器组 如果 )()(ˆ nxnx  ，或 )()(ˆ 0 nncxnx  ，式中c 和 0 n 为常数，我们称 )(ˆ nx 是对 )(nx 的“准确重建(Perfect Reconstruction，PR)”。本节首先讨论图 7.1.1 中各信号间的关系，然 后讨论实现准确重建的途径。也即，如何确定 )( 0 zH , )( 1 zH , )( 0 zG 和 )( 1 ZG 才能去除混 叠失真，幅度失真及相位失真。 由图 7.1.1 及第五章关于抽取与插值的输入、输出关系，对图中的分析滤波器组，有： )()()( 00 zHzXzX  ， )()()( 11 zHzXzX  ↓2 H0 (z) ↑2 G0 (z) H1 (z) ↓2 ↑2 G1 (z) )(zX )( 0 zX )( 1 zX )( 0 zV )( 1 zV )( 0 zU )( 1 zU )(ˆ zX

12.4 双正交样条小波 样条函数是分段光滑且在连结点处具有一定光滑性的一类函数，它在数值逼近方面获 得了广泛的应用。其中基数 B 样条(Cardinal B-Spline)函数具有最小的支撑范围且又容易 在计算机上实现，因此被认为是构造小波函数的最佳候选者之一。 m 次 B 样条函数 )(tN m 是一阶 B 样条函数 )( 1 tN 自身作 1m 次卷积所得到的，而 )( 1 tN 正是 Haar 小波的尺度函数，即

人口普查_收入_项目 此数据是由Ronny Kohavi和Barry Becker（数据挖掘和可视化，Silicon Graphics）从1994年人口普查局数据库中提取的。 使用以下条件提取了一组合理的干净记录：（（AAGE> 16）&&（AGI> 100）&&（AFNLWGT> 1）&&（HRSWK> 0））。 预测任务是确定一个人每年的收入是否超过5万美元。 fnlwgt（最终权重）的说明当前人口调查（CPS）文件中的权重被控制为对美国平民非机构人口的独立估计。 这些由人口普查局的人口司每月为我们准备。 我们使用3套控件。 它们是：每个州的16岁以上人口的单个单元格估计。 通过年龄和性别控制西班牙裔起源。 通过种族，年龄和性别进行控制。 我们在加权程序中使用了所有三组控件，并通过它们进行了6次“遍历”，以便最终返回到所使用的所有控件。 估计一词是指通过创建具有特定人口社会经济特征的“

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