针对transform的改进

针对transform的改进有多种方法，其中一种是采用镜像延拓和灰色神经网络预测法相结合的改进方法。这种方法先对信号进行灰色神经网络延拓，然后再进行镜像延拓，以解决希尔伯特-黄变换中经验模态分解法的端点效应问题。同时，还有针对HHT的边端效应、越界问题、停止准则和虚假低频成分过滤等问题的改进方法。其中一种方法是通过人为定义两个极值点，然后连接相邻极值点形成直线后平行延拓来有效抑制边端效应。此外，还可以利用信号与包络线的极限差值多次来解决其他问题。另一种改进方法是将希尔伯特和奇异值截断引入小波中，提出了一种改进的小波无损压缩算法。该算法主要根据希尔伯特曲线对小波图像的低频子带系数进行分类重排，而对高频系数进行奇异值处理，以达到提高图像压缩质量的目的。