量子Daubechies-D（4）小波变换算法及应用研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.017

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (9): 60-63.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.09.017

量子Daubechies-D（4）小波变换算法及应用研究

张才智¹,孙力²

1.江南大学信息工程学院，江苏无锡 214122
2.江南大学网络教育学院，江苏无锡 214036

收稿日期:2008-02-04 修回日期:2008-04-23 出版日期:2009-03-21 发布日期:2009-03-21
通讯作者: 张才智

Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms alogorithm and application research

ZHANG Cai-zhi¹,SUN Li²

1.School of Information Technology，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu 214122，China
2.School of International Education，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu 214036，China

Received:2008-02-04 Revised:2008-04-23 Online:2009-03-21 Published:2009-03-21
Contact: ZHANG Cai-zhi

摘要/Abstract

摘要： 由于量子计算相比经典计算具有突出的优越性，设计基于通用量子语言Q_language的量子Daubechies-D（4）小波变换算法对于小波变换的应用和量子算法的完善具有重要的意义。文章分析了Daubechies-D（4）小波变换过程，给出了量子Daubechies-D（4）小波变换算法的Q_language语言描述，并分析得出其时间和空间复杂度，给出了实现量子Daubechies-D（4）小波变换应用方法。

关键词: 量子计算, 量子Daubechies-D（4）小波变换, 量子算法, 量子语言, 量子随机存取机

Abstract: Because of the prominent advantages of quantum computation compared to classic computation，the design based on common quantum language Q_language of quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms algorithm has profound significance to applications of wavelet transforms and consummation of quantum algorithm.In this paper，after the logical realization of Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms being given，the process of Daubechies-D（4） wavelet transforms are analyzed，and the Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms is described in Q_language，and it’s time and space complexity are given.Then it’s realizable methods for the applications Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms algorithm are put forward.

Key words: quantum computation, quantum Daubechies-D（4） transform algorithm, quantum algorithm, quantum language, quantum random memory

张才智¹,孙力². 量子Daubechies-D（4）小波变换算法及应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(9): 60-63.

ZHANG Cai-zhi¹,SUN Li². Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms alogorithm and application research[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(9): 60-63.

[1]	侯旋，薛飞，陈涛. 无人机目标检测量子多模式识别优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 228-236.
[2]	周林，郭兵. 改进TR门级联的量子比较器设计[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(19): 112-115.
[3]	魏晋1，李慧2，房明磊3. 适用网络的W态双服务器盲量子计算协议设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 67-72.
[4]	许兴阳，刘宏志. 基于量子门组的卷积神经网络设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(20): 54-61.
[5]	李胜1，张培林1，李兵2，吴定海1，胡浩3. 基于通用量子门的量子遗传算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 54-59.
[6]	李胜1，张培林1，李兵2，吴定海1，周云川3. 改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 242-246.
[7]	林运国，蔡水英. 开放量子行走的击中时分析[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 43-48.
[8]	李胜1，张培林1，李兵2，周云川3. 基于量子门组的量子神经网络模型及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(6): 33-36.
[9]	马邦雄，叶春明. 基于改进量子猫群算法的流水车间调度研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(17): 34-37.
[10]	侯旋. 量子门线路神经网络及其改进学习算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(6): 213-218.
[11]	沈鹏. 物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 56-59.
[12]	孙小雁1，张茂胜2，3，朱晓姝1，李硕明4. 多变量分支混沌签名体制[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(2): 97-99.
[13]	邱新建1，2，李庆华1，薛凤凤3，彭安洪1. 基于量子免疫进化的空时多维参数估计[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(19): 210-212.
[14]	李小鹏，席政军，李永明. 广义量子Loop程序初探[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(8): 55-57.
[15]	易正俊，侯坤，何荣花. 自适应Bloch球面的量子遗传算法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(35): 57-61.

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Quantum Daubechies-D（4） wavelet transforms alogorithm and application research

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