空间听觉的研究以及虚拟听觉空间的实现中,与头相关传递函数(Head-related Transfer Functions,HRTFs)的高效建模有着极其重要的作用.基于初步的研究工作的结果显示,在HRTFs对应的时域表示HRLRs的小波变换域内进行非线性的自适应降阶逼近建模较其传统的基于Karhunen-Loève变换的PCA模型更有效,有效地克服了空间听觉研究中实验数据量大等限制.从对HRIRs时频表达中最优基选择问题的角度考虑,本文首先对HRIRs在小波包基和局部余弦基下的逼近模型进行了分析；从模型的效果可以看到,相对于HRIRs信号的小波基降维逼近,该类信号在这两大类正交基下的逼近性能有所改善,但总的来讲,HRIRs或HRTFs信号并不特别适宜用小波包基和局部余弦基来进行处理.为了更好地对该类信号进行建模,本文进一步地考虑了更灵活地从范围更大的冗余字典中选择最佳的时频原子基来分析信号,从逼近的准确度上来看,较前面的各种HRIRs逼近模型都有了明显的改善,获得了更优的性能.