小波变换课件 第3章 紧支撑小波基的构造
紧支撑小波基的构造-清华大学
ˆ (ω ) g
ˆ (ω ) ψ
φ (t )
ψ (t )
清华大学计算机系 孙延奎 2009.3
Daubechies给出了求解
p
ˆ(ω ) 的一种方法: h
− iω ⎛ ⎞ + 1 e iω ˆ(ω ) = 2 h F ( e ) ⎜ ⎟ 0 ⎝ 2 ⎠
F0 ( eiω )
2
⎛ p −1+ = ∑⎜ j j =0 ⎝
多分辨分析的性质
设尺度函数
性质1:
φ
生成L2(R)的多分辨分析{Vj}
φ (t ) = 2 ∑ hkφ (2t − k )
k
ˆ (ω ) = φ
1 ˆ⎛ ω ⎞ ˆ⎛ ω ⎞ h ⎜ ⎟φ ⎜ ⎟ 2 ⎝2⎠ ⎝2⎠
j ∞ ˆ ⎛ ( / 2 )⎞ ˆ h ω ˆ(ω ) = ⎜ ∏ φ φ (0) ⎟ ⎜ j =1 ⎟ 2 ⎠ ⎝
证明方法: 标准正交系+两尺度方程
{φ ( t − n )}
将
k∈Z
n∈Z
是标准正交系的充分必要条件是:
2
∑ φˆ (ω + 2kπ ) = 1, ∀ω ∈ R
ˆ (ω ) = φ 1 ˆ⎛ ω ⎞ ˆ⎛ ω ⎞ h ⎜ ⎟ φ ⎜ ⎟ 代入上式可得。 2 ⎝2⎠ ⎝2⎠
2
性质3:
ˆ (ω ) + h ˆ (ω + π ) = 2, ∀ω ∈ [ −π , π ] h
2
容易验算,
∑ φˆ (ω + 2kπ ) = + cos ω + cos ( 2ω )
1 3
4 9
2 9
2 当 ω = π 时, 3
因此,
小波变换课件 第3章 紧支撑小波基的构造
第3章 紧支撑小波基的构造3.1紧支撑正交小波的构造3.1.1构造紧支撑正交小波的条件● 用多分辨分析构造小波的基本思想是:由尺度函数ϕ→正交尺度函数φ→滤波器h →滤波器g →小波ψ。
● 通常做法:从滤波器h 出发→正交尺度函数φ→正交小波函数ψ。
● 考虑有限冲激响应滤波器FIR 序列h ={0h ,1h ,...,N h },它在满足什么条件才能使两尺度方程0()(2)Nk t h t k φφ==-存在解2()()t L R φ∈,并且它是2()L R 中的正交尺度函数。
由于ˆ()φω1jj =∞=∏(3-2)式(3-2)由频域形式两尺度方程ˆˆˆ()(/2)(/2)h φωωφω=递推而得, ˆˆˆ()(/2)(/2)φωωφω=ˆˆˆ(/2)(/4)(/4)h ωωφω=ˆˆˆ(/2)(/4)(/4)h ωωφω=…ˆˆˆˆ(/2)(/4)...(/2)(/2)j j h h ωωωφω=1ˆˆˆˆ(/2)(/4)...(/2)j j j j h h ωωω=∞→∞==∏因此,问题可进一步阐述为,离散滤波器系数0h 、1h 、…,N h在满足什么条件下,无穷积1jj =∞∏收敛于2()L R 中的某个正交尺度函数()t φ的傅里叶变换ˆ()φω。
从正交多分辨分析可知,若φ为正交尺度函数,h 是对应φ的两尺度函数的滤波器,则h 满足以下条件:1)0,2n k k n kh h δ+=∑ (3-3)2)k kh =∑ (3-4)3)ˆ()φω1jj =∞=∏(3-5)可以证明,式(3-3)和式(3-4)仅是是构造正交小波的必要条件,并非充分条件。
一些结论性的条件:1.充分条件11) 0,2n k k nkh h δ+=∑2)kkh =∑3) 在[,]22ππ-上,ˆ()hω0≠ 2.充分条件2(Mallat,1989)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)ˆinf ()0hπωω≤> inf 是下确界, 即最大的下界.3. 充分条件3 ( Lawton,1990)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)矩阵,(2121))(()i j N N A a --⨯=的特征值1是非退化的(不变,或是倍数,但不退化为零),其中*,021,1Ni j k k j i ka h h N i j N =-+=-+≤≤-∑ (3-6)4. 充分条件4 (Daubechies,1988)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)p 阶消失矩条件01ˆ()(e )2pi i e hF ωωω-⎫+=⎪⎝⎭(3-7)其中,当=ωπ时,0(e )0i F ω≠,且0|(e )|i F ω在=02ωπ 范围内的上界值-12p ≤。
小波变换课件
消失矩性质
消失矩定义:小波变换在高频部分具有快速衰减的特性
消失矩性质与信号处理:在信号处理中,消失矩性质使得小波变换能够有效地提取信号的 高频成分
消失矩与多分辨率分析:消失矩性质是实现多分辨率分析的关键,能够同时获得信号在不 同尺度上的信息
消失矩的应用:在图像处理、语音识别、信号去噪等领域,消失矩性质都有着广泛的应用
图像去噪:小波变换能够将噪声与 图像信号进行分离,从而去除噪声
语音处理
小波变换在语音 信号处理中的应 用
小波变换在语音 识别和合成中的 应用
小波变换在语音 增强和去噪中的 应用
小波变换在语音 编码和压缩中的 应用
其他应用领域
信号处理 图像处理 语音处理 模式识别
小波变换的优缺点分析
小波变换的优点
用的特征信息
图像处理:小波变换在图像 处理中也有广泛的应用,如
图像压缩、去噪、增强等
图像处理
图像压缩:小波变换能够去除图像 中的冗余信息,实现高效的图像压 缩
图像融合:将多个图像的小波系数 进行融合,可以得到一个新的、包 含多个图像信息的图像
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图像增强:通过调整小波系数,可 以突出图像的某些特征,提高图像 的视觉效果
多维小波变换算法:介绍多维小波变换的基本原理和算法实现,包括多维小波变换 的定义、性质、算法流程等。
多维小波变换在图像处理中的应用:介绍多维小波变换在图像处理中的应用,包括 图像压缩、图像去噪、图像增强等。
多维小波变换的优缺点:介绍多维小波变换的优缺点,包括优点如多尺度分析、方 向性、时频局部化等,以及缺点如计算量大、需要选择合适的小波基等。
数学表达式:对于任意实数a,如果f(t)的小波变换为Wf(s,a),则f(t-a)的小波变换仍为 Wf(s,a)
《小波变换》课件
离散小波变换
定义
离散小波变换是对连续小波变换 的离散化,即将时间和频率轴进 行离散化,使小波变换能够应用 于数字信号处理。
原理
离散小波变换通过将信号进行离 散化,将连续的小波变换转换为 离散的运算,从而能够方便地应 用于数字信号处理系统。
应用
离散小波变换在图像压缩、数字 水印、音频处理等领域有广泛应 用,能够提供较好的压缩效果和 数据隐藏能力。
小波变换的应用拓展
图像处理
研究小波变换在图像压缩、去噪、增强等方面的应用,提高图像 处理的效果和效率。
语音信号处理
将小波变换应用于语音信号的降噪、特征提取等方面,提高语音 识别的准确率。
医学成像
利用小波变换对医学成像数据进行处理,提高医学影像的质量和 诊断准确率。
小波变换的算法优化
快速小波变换算法
《小波变换》ppt课 件 (2)
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 小波变换概述 • 小波变换的基本原理 • 小波变换的算法实现 • 小波变换在图像处理中的应用 • 小波变换的未来发展与挑战
01
小波变换概述
小波变换的定义
小波变换是一种数学分析方法,它通 过小波基函数的平移和伸缩,将信号 分解成不同频率和时间尺度的分量。
提供较好的特征提取和分类能力。
01
小波变换的算法实 现
常用的小波基函数
Haar小波
Daubechies小波
是最简单的小波,具有快速变换的特性, 但缺乏连续性和平滑性。
具有紧支撑性和良好的数学特性,广泛应 用于信号处理和图像处理。
Morlet小波
具有振荡性,适用于分析非平稳信号。
小波分析整理 第三章 小波变换ppt课件
.
a b
.
小波函数的范数不变性: a(t)b 0 2 R a(t)b 2 d tR (t)2 dt(t)0 2
此式表明: ( t ) 经过平移与伸缩以后,其模量没有 改变。
在不同的尺度a 时,ψa b (t) 终能和母函数ψ(t) 有着相同的能量 。
当a<1时, ( t ) 被拉宽且振幅被压低, ab (t) 含有表现低 频分量的特征;当a>1时, ( t ) 被压窄且振幅被拉
高, ab (t )含有表现高频分量的特征。
(2t)
(2t 3)
a2
0
1 1.5
3
6
t
a 1 a1
2
(t)
0
1
(1 t) 2
0
1
(t 3)
3
6
t
( 1 t 3) 2
R
可以反映局部频率特性,但是窗函数一经设定,没有 自适应能力,不能满足低频部分需要时窗宽、频窗窄, 高频部分需要时窗窄、频窗宽的要求。
为此,定义窗函数的一般形式为:
w ~ab(t)a1/2(a tb) ( 其 他 形 式 w ~ a b(t)a 1 /2 (t ab )
它是经过平移和放缩的结果。
.
小波函数的频域特性: ^a(b)a1/2eib/a^(a) 此式表明, ( t ) 经过平移和伸缩以后得到的新
函数 a b (t )的频域特性随参数a的变化而变化。
.
2、小波变化的回复公式推导
任何一种变换应该是可逆的。为推导小波变换的
回复公式,先得推出与Fourier变换中类似的乘积
公式。
在Fourier变换中,有公式:2 1 R F [f(t)]F _[g(t)]dRf(t)_ g(t)dt
小波基础知识 PPT课件
设T : X
军事电子对抗与武器的智能化;计算机分 类与识别;音乐与语言的人工合成;医学 成像与诊断;地震勘探数据处理;大型机 械的故障诊断等方面;例如,在数学方面, 它已用于数值分析、构造快速数值方法、 曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。 在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、 传递等。在图象处理方面的图象压缩、分 类、识别与诊断,去污等。在医学成像方 面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间, 提高分辨率等。
2
2
3
V,ej
2
v2
2
j 1
3 2
v1
1 2
v2
3 2
v1
1 2
v2
3 2
[
v1
2
v2
2]
3 2
V
定义、定理及证明
1. (巴拿赫)Banach空间与Hibert(西耳伯特) 空间
由于F(0) = 0,故 =0
2. 线性算子与同构
我们只考虑可分的Hilbert空间。
1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的 小波基,并与S.Mallat合作建立了构造小波基的 同样方法及其多尺度分析之后,小波分析才开始 蓬勃发展起来,其中比利时女数学家 I.Daubechies撰写的《小波十讲(Ten Lectures on Wavelets)》对小波的普及起了重要的推动作 用。它与Fourier变换、窗口Fourier变换(Gabor 变换)相比,这是一个时间和频率的局域变换, 因而能有效的从信号中提取信息,通过伸缩和平 移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析 (Multiscale Analysis),解决了Fourier变换 不能解决的许多困难问题,从而小波变化被誉为 “数学显微镜”,它是调和分析发展史上里程碑 式的进展。
小波变换课件
小波变换的基本思想是将信号分 解成一系列的小波函数,每个小 波函数都有自己的频率和时间尺
度。
小波变换通过平移和缩放小波函 数,能够适应不同的频率和时间 尺度,从而实现对信号的精细分
析。
小波变换的特点
01
02
03
多尺度分析
小波变换能够同时分析信 号在不同频率和时间尺度 上的特性,提供更全面的 信号信息。
图像去噪
利用小波变换去除图像中的噪声,提高图像的清晰度和质 量。
在小波变换中,噪声通常表现为高频系数较大的值,通过 设置阈值去除这些高频系数,可以达到去噪的效果。去噪 后的图像能够更好地反映原始图像的特征和细节。
图像增强
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
利用小波变换增强图像的某些特征,突出显示或改善图像的某些部分。
通过调整小波变换后的系数,可以增强图像的边缘、纹理等特定特征。这种增强 方式能够突出显示图像中的重要信息,提高图像的可读性和识别效果。
在信号处理、图像处理、语音识别等 领域有广泛应用。
特点
能够同时分析信号的时域和频域特性 ,具有灵活的时频窗口和多分辨率分 析能力。
离散小波变换
定义
离散小波变换是对连续小波变换 的离散化,通过对小波函数的离 散化处理,实现对信号的近似和
细节分析。
特点
计算效率高,适合于数字信号处理 和计算机实现。
应用
在信号处理、图像处理、数据压缩等领域有广泛应用,如语音压缩、图像压缩 、数据挖掘等。
CHAPTER 04
小波变换在图像处理中的应用
图像压缩
利用小波变换对图像进行压缩,减少存储空间和传输带宽的 需求。
通过小波变换将图像分解为不同频率的子带,去除高频细节 ,保留低频信息,从而实现图像压缩。压缩后的图像可以通 过逆小波变换重新构造,保持图像质量的同时减小数据量。
小波变换ppt课件
自适应压缩
在此添加您的文本16字
小波变换的自适应性质使得它在压缩过程中能够根据信号 的特性进行动态调整,进一步提高压缩效率。
信号去噪
有效去噪 多尺度分析 自适应去噪
小波变换能够检测到信号中的突变点,从而在去噪过程 中保留这些重要特征,同时去除噪声。
小波变换的多尺度分析能力使其在去噪过程中能够同时 考虑信号的全局和局部特性,实现更准确的去噪效果。
小波变换的算法优化
1 2
小波变换算法的分类
介绍不同类型的小波变换算法,如连续小波变换、 离散小波变换等。
算法优化策略
探讨如何优化小波变换算法,以提高计算效率和 精度。
3
算法实现技巧
介绍实现小波变换算法的技巧和注意事项。
小波变换在实际应用中的挑战与解决方案
01
小波变换在信号处理中的应用
介绍小波变换在信号处理领域的应用,如信号去噪、特征提取等。
小波变换ppt课件
• 小波变换概述 • 小波变换的基本原理 • 小波变换的算法实现 • 小波变换在信号处理中的应用 • 小波变换在图像处理中的应用 • 小波变换的未来发展与挑战
01
小波变换概述
小波变换的定义
01
小波变换是一种信号处理方法, 它通过将信号分解成小波函数的 叠加,实现了信号的多尺度分析 。
02
小波变换在图像处理中的应用
探讨小波变换在图像处理领域的应用,如图像压缩、图像增强等。
03
实际应用中的挑战与解决方案
分析小波变换在实际应用中面临的挑战,并提出相应的解决方案。
THANKS
感谢观看
离散小波变换具有多尺度、多方向和自适应的特点,能够提供信号或图像在不同尺 度上的细节信息,广泛应用于信号降噪、图像压缩和特征提取等领域。
第3章 紧支撑小波的构造
F0 (ei
)
F0
ei
2
p1
j0
p 1 j
j 1 cos
2
j
p 1
根据Riesz引理,存在bn(可求出)使得 F0 ei bnein
n0
求出 hˆ()
Riesz引理:设M是一个非负的只含余弦的三角多项式
N
M an cos n, an R
• W. Lawton. Tight frames of compactly supported affine wavelets, J. Math. Phys, 31(8): 1898-1901, 1990
• W. Lawton. Necessary and sufficient conditions for constructing orthogonal wavelet bases . J. Math. Phys, 32(1): 57-61, 1991
,使其在单位圆 ak 1 内,
从而求出 F0 ei
p 1
bnein
hˆ()
2
1 ei
2
p
F0 (ei
)
n0
Daubechies小波
性质: h h0, h1, , h2 p1
gk
1
k
h* 1k
, 的支撑分别为 0,2p 1, p 1, p
第3章 紧支撑小波的构造
孙延奎
清华大学计算机科学与技术系
内容提要(1)
1. 构造紧支撑正交小波的重要意义 2. 由滤波器序列构造正交小波的思路与难点 3. 由有限滤波器序列构造正交小波的充分条件 4. 小波消失矩的定义及等价条件 5. Daubechies紧支撑正交小波的构造与性质 6. 紧支撑正交小波的代数构造方法 7. 正交尺度函数与小波函数的做图 8. 正交小波变换的Matlab实现与应用
第十二讲 小波基构造与常用小波 ppt课件
其输出信号的相位特性,除一常数外,与延时为 的输入信号 f (x )
的相位特性完全一致。也就是说,当滤波器具有线性相位时,输出信
ppt课件
9
号将不产生相位畸变。
原始信号
非畸变信号
畸变信号
ppt课件
10
2 常用小波
Haar 小波 Mexican hat 小波 Morlet 小波 Meyer 小波 Daubechies 小波系 Coiflet 小波系 Biorthogonal 小波系
k0
N k
k
1xk
ppt课件
24
3.3 构造步骤(二)
利用欧拉公式转化为含 e j 的各次幂的多项式,然后以 z e j 代替,
从而得到关于 z 的多项式 M (z) ,其中 M (z) 具有以下形式
M
(z)
a0
1 2
N 1
an (zn
n 1
zn)
ppt课件
ppt课件
11
2.1 Haar小波
Haar 小波是一个最早应用也是最简单的具有紧支撑的正交小波 函数,其定义如下:
1, 0x1/ 2 (x) 1, 1/ 2x1
0 其它
ppt课件
12
2.2 墨西哥帽小波
ppt课件
29
求得 M (z) 0 的两个实根为
z1,2 2 3
因为
c
1 2
|
a1
|
1 2
,可得
m()
e j c(
z1
z1 )
1
e j
(
2 3)
2 2 3
1 2e j 1
小波基构造与常用小波
小波基的特点
01
02
03
多尺度分析
小波基具有多尺度分析的 特性,能够同时分析信号 在不同尺度和频率下的特 征。
灵活性
小波基具有多种不同的形 状和大小,可以根据实际 需求选择适合的小波基进 行信号处理。
高效性
小波基的变换算法具有高 效性,能够快速地完成信 号的分解和重构。
小波基的应用领域
信号处理
小波基在信号处理领域应用广泛,如信号去噪、 特征提取、压缩编码等。
信号检测
信号检测
小波变换具有良好的时频局部化特性,能够检测信号中的突变和异常。通过选择 合适的小波基和阈值,可以将信号中的突变和异常成分提取出来。
检测算法
常用的检测算法包括小波变换模极大值检测和基于小波变换的统计检测。小波变 换模极大值检测是根据小波变换的模极大值点进行突变检测,基于小波变换的统 计检测是根据小波变换系数的统计性质进行异常检测。
THANKS
感谢观看
应用
Daubechies小波基在信号处理、图像处理、数值分析等领域有 广泛的应用。
Symlets小波基
1 2
定义
Symlets小波基是一类对称的小波基,其定义基 于Daubechies小波基的改进。
特性
Symlets小波基具有对称性、紧支撑性和近似正 交性等特性,能够提供更好的信号表示能力。
3
应用
05
小波基在图像处理中的应用
图像压缩
01
图像压缩
小波变换可以将图像分解为不同频率的子带,通过去除高频部分的数据,
达到压缩图像的目的。
02 03
压缩比
小波变换的压缩比通常比传统的JPEG压缩方法更高,因为JPEG压缩方 法只去除空间域中的冗余数据,而小波变换同时去除空间域和频率域中 的冗余数据。
专题讲座——小波变换PPT课件
第10页/共79页
部分小波波形
第11页/共79页
小波基函数
将小波母函数(t)进行伸缩和平移,
令伸缩因子(称尺度因子)为a,平移因子为,则:
a( , t)
a12(t
),a0,R
a
则称a( , t)是依赖参数a,的小波基函数。
将信号在这个函数系上分解,就得到连续小波变换
第12页/共79页
小波分析
• 小波变换通过平移母小波(mother wavelet) 可获得信号的时间信息,而通过缩放小波的 宽度(或者叫做尺度)可获得信号的频率特性。 对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波 的系数,这些系数代表小波和局部信号之间 的相互关系。
第15页/共79页
CWT的变换过程图示
第16页/共79页
CWT小结
• 小波的缩放因子与信号频率之间的关系可以 这样来理解。缩放因子小,表示小波比较窄,
度量的是信号细节,表示频率w 比较高;相
反,缩放因子大,表示小波比较宽,度量的
是信号的粗糙程度,表示频率w 比较低。
第17页/共79页
离散小波变换
第18页/共79页
离散小波变换定义
任意L2(R)空间中的x(t)的DWT为:
__________
Wx ( j, k) R x(t) j,k (t) dt其中Biblioteka j( ,k t) 1 2j
(
t 2
j
k)
需要强调指出的是,这一离散化都是针对连续 的尺度参数和连续平移参数的,而不是针对时 间变量t的。
第4页/共79页
短时傅里叶变换STFT
确定信号局部频率特性的比较简单的方法是 在时刻ґ附近对信号加窗,然后计算傅里叶变 换。
第3章 小波变换
第3章 小波变换基础
3.1 小波变换的定义
令 x(t ) 的傅里叶变换为 X ( ) , (t )的傅里叶变换为 ( ) , 由傅里叶变换的性质, a,b ()的傅里叶变换为:
a , b (t )
1 tb ( ) a a
a ,b ()
a (a)e jb
小波例1
小波例2
5
第3章 小波变换基础
第3章 小波变换基础
不是小波的例
6
第3章 小波变换基础
3.1 小波变换的定义
小波变换的定义
1 tb (3.1.1) a , b (t ) ( ) a a 若a,b不断地变化,可得到一组函数 a,b (t ) 。给定平方可积的
信号 x(t ) ,即 x(t ) L2 ( R) ,则小x(t)的小波变换(Wavelet Transform,WT)定义为:
微分性质
dx (t ) 如果x(t)的CWT是 WTx (a, b) ,令 y (t ) x(t ),则 dt
WTy (a, b) WTx (a, b) b
证明:
WT y ( a, b)
1 dx(t ) t b dt ( a )dt a 1 x(t t ) x(t ) t b Lim ( )dt t 0 t a a 1 1 1 t b t b Lim x(t t ) ( )dt x(t ) ( )dt t 0 t a a a a
着最佳的定位功能(频域的 函数),但在时域所对应的
范围是
--
,完全不具备定位功能。这是FT的一
个严重的缺点。
傅里叶变换
小波变换
18
小波分析全节讲解精品PPT课件
x x, en en n 1
并且有Parseval等式,即
x 2
x, en 2
n 1
(5)双正交基
对于不满足规范正交条件的基底 {ek } 来说 ,如果存在另一组对偶基底{en} 使得
en , em
(m n)
0, m n 1, m n
对应的傅里叶展开式为
f f , en en n 1
X ()
x[n] e jn
n
x[n] 1 X ()e jnd
2
2.DFT
X[k]
N 1
j 2 nk
x[n]e N
N 1
x[n]WNnk , k
0,1,..., N
1
n0
n0
x[n]
1 N
N 1
j 2 nk
X [k]e N
n0
1 N
N 1
X [k]WNnk , n
F (t) F 2 f ()
2.位移 时域位移将导致信号频谱增加一个 附加相位,但是幅频特性不变,即
f (t a) F F ()e ja
3.卷积
卷积特性分为时域卷积和频域 卷积,即
f1(t) * f2 (t) F F1()F2
1
2
F1() F2 ()
4.Parseval定理(内积定理)
2.基底及展开
(1)由函数序列张成的空间
设 {ek (t)}为函数序列,令集合 X 为
X
ak
ek
(t),
t,
ak
R,
k
Z
k
即 X 为函数序列{ek (t)} 的所有可能的
线性组合构成的集合,则称 X 为
序列 {ek (t)}张成的线性空间,简记为
小波基本理论及应用PPT课件
小波变换的应用领域
信号处理
小波变换在信号处理领域应用广泛,可 以用于信号的降噪、压缩、识别和分类
等。
模式识别
小波变换可以用于模式识别中的特征 提取和分类器设计,如人脸识别、语
小波基本理论及应用ppt课 件
目录
• 小波理论概述 • 小波变换的数学基础 • 小波变换的算法实现 • 小波变换在信号处理中的应用 • 小波变换在图像处理中的应用 • 小波变换在其他领域的应用
01
小波理论概述
小波的定义与特性
小波的定义
小波是一种特殊的函数,其时间窗和频率窗都可以改变,且在时间域和频率域 都具有很好的局部化特性。
在信号处理中,通过调整小波变换的尺度和平移参数,可 以得到信号在不同时间和频率下的局部信息,从而更好地 理解信号的特征和性质。
03
小波变换的算法实现
一维小波变换算法
一维小波变换算法是实现小波变换的基本方法之一,它通过对一维信号进行多尺度分析,将信号分解 成不同频率和不同时间分辨率的成分。
一维小波变换算法可以分为连续小波变换和离散小波变换两种,其中离散小波变换在实际应用中更为广 泛。
量子纠缠的检测
小波变换可以用于检测量子纠缠,有 助于理解和应用量子纠缠的性质。
量子计算中的优化问题
小波变换可以用于优化量子计算中的 某些问题,提高量子计算的效率。
量子模拟中的近似方法
小波变换可以用于近似求解某些量子 模拟问题,提供一种有效的近似方法。
在金融领域的应用
金融数据分析
小波变换可以用于金融数据分析,如股票价 格、外汇汇率和商品价格等的分析。
小波变换原理与应用PPT课件
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小波的基本类型——多分辨分析
离散小波变换的可逆问题——框架理论 DWT的可逆问题蕴含的是DWT的表达能够完整的表达 待分析信号的全部信息,这就需要数学上的框架理论 作为支撑了,如果对于所有的待分析信号满足框架条 件,那么DWT就是可逆的
1945: Gabor——STFT
1980:Morlet——Morlet小波,并分别与20世纪70年代 提出了小波变换的概念,20世纪80年代开发出了连续 小波变换CWT( continuous wavelet transform )
1986:Y.Meyer——提出了第一个正交小波Meyer小波
1988: Stephane Mallat——Mallat快速算法(塔式分解 和重构算法)
选择小波函数的“四项原则” 正交; 线性相位; 连续; 紧支撑
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小波的快速算法——Mallat算法
在多分辨分析的讨论中,可以看到正交小波变换可以 等效为一组镜像滤波的过程,即信号通过一个分解高 通滤波器和分解低通滤波器,自然的高通滤波器输出 对应的信号的高频分量部分,称为细节分量,低通滤 波器输出对应了信号的相对较低的频率分量部分,称 为近似分量。对应的快速算法称为Mallat算法
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小波的基本类型——多分辨分析
典型的正交小波——Meyer小波
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2
sin223
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()
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尺度函数
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小波分析入门PPT课件
THANKS
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应用
在音频处理、图像处理、信号处理等领域有广泛应用 。
复数小波变换
定义
复数小波变换是指小波基函数为复数的小波变换,其变换结果也 为复数。
特点
复数小波变换具有更强的灵活性和表达能力,能够更好地描述信 号的复杂性和细节。
应用
在雷达信号处理、通信信号处理、图像处理等领域有广泛应用。
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CATALOGUE
小波变换的基本原理
小波变换的定义
小波变换是一种信号的时间-频率分析方法,通过将信号分解 成不同频率和时间的小波分量,实现对信号的时频分析和去 噪。
小波变换的原理
小波变换通过将信号与一组小波基函数进行内积运算,得到 信号在不同频率和时间上的投影,从而实现对信号的时频分 析和去噪。
小波变换的应用领域
小波变换的基本理论
一维小波变换
定义
实例
一维小波变换是一种将一维函数分解 为不同频率和时间尺度的过程,通过 小波基函数的平移和伸缩实现。
一维小波变换在图像压缩中广泛应用 ,如JPEG2000标准就采用了小波变 换技术。
作用
一维小波变换用于信号处理、图像处 理等领域,能够有效地提取信号中的 特征信息,实现信号的时频分析和去 噪等。
数值计算中的应用
数值求解偏微分方程
小波分析可以用于求解偏微分方程的数值解,通过小波变 换可以将方程转化为离散形式,便于计算。
数值积分与微分
小波分析可以用于数值积分与微分的计算,通过小波基函 数展开被积函数或被微分函数,可以快速计算积分或微分 值。
数值优化
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第3章 紧支撑小波基的构造3.1紧支撑正交小波的构造3.1.1构造紧支撑正交小波的条件● 用多分辨分析构造小波的基本思想是:由尺度函数ϕ→正交尺度函数φ→滤波器h →滤波器g →小波ψ。
● 通常做法:从滤波器h 出发→正交尺度函数φ→正交小波函数ψ。
● 考虑有限冲激响应滤波器FIR 序列h ={0h ,1h ,...,N h },它在满足什么条件才能使两尺度方程0()(2)Nk t h t k φφ==-存在解2()()t L R φ∈,并且它是2()L R 中的正交尺度函数。
由于ˆ()φω1jj =∞=∏(3-2)式(3-2)由频域形式两尺度方程ˆˆˆ()(/2)(/2)h φωωφω=递推而得, ˆˆˆ()(/2)(/2)φωωφω=ˆˆˆ(/2)(/4)(/4)h ωωφω=ˆˆˆ(/2)(/4)(/4)h ωωφω=…ˆˆˆˆ(/2)(/4)...(/2)(/2)j j h h ωωωφω=1ˆˆˆˆ(/2)(/4)...(/2)j j j j h h ωωω=∞→∞==∏因此,问题可进一步阐述为,离散滤波器系数0h 、1h 、…,N h在满足什么条件下,无穷积1jj =∞∏收敛于2()L R 中的某个正交尺度函数()t φ的傅里叶变换ˆ()φω。
从正交多分辨分析可知,若φ为正交尺度函数,h 是对应φ的两尺度函数的滤波器,则h 满足以下条件:1)0,2n k k n kh h δ+=∑ (3-3)2)k kh =∑ (3-4)3)ˆ()φω1jj =∞=∏(3-5)可以证明,式(3-3)和式(3-4)仅是是构造正交小波的必要条件,并非充分条件。
一些结论性的条件:1.充分条件11) 0,2n k k nkh h δ+=∑2)kkh =∑3) 在[,]22ππ-上,ˆ()hω0≠ 2.充分条件2(Mallat,1989)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)ˆinf ()0hπωω≤> inf 是下确界, 即最大的下界.3. 充分条件3 ( Lawton,1990)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)矩阵,(2121))(()i j N N A a --⨯=的特征值1是非退化的(不变,或是倍数,但不退化为零),其中*,021,1Ni j k k j i ka h h N i j N =-+=-+≤≤-∑ (3-6)4. 充分条件4 (Daubechies,1988)1)0,2n k k n kh h δ+=∑2)k kh =∑3)p 阶消失矩条件01ˆ()(e )2pi i e hF ωωω-⎫+=⎪⎝⎭(3-7)其中,当=ωπ时,0(e )0i F ω≠,且0|(e )|i F ω在=02ωπ 范围内的上界值-12p ≤。
也就是说,如果FIR 滤波器01N ={,,...,}h h h h 满足所给定的每组充分条件中的1)、2)、3), 则两尺度方程在中存在且仅存在一个解()t φ;并且()t φ是具有紧支撑的正交尺度函数,它的支撑区间为[0,N ]。
若1-(1)n n n g =-h ,则nn1-n ((2(-1)(2)nn t g t -n h t -n ψφφN1n =0n-(-1)(21)+-n h t n φ为具有紧支撑性的正交小波,其支撑区间为-N -1N +1[,]22。
3.1.2 Daubechies 紧支集正交小波● 著名数学家Daubechies 的目标是构造具有高阶消失矩的紧支撑正交小波,引入消失矩的条件,并利用充分条件4构造了一大类具有不同消失矩和紧支集的正交小波。
●消失矩的定义,性质和作用:(1) 消失矩的定义: 具有()kt t dt ψ+∞-∞⎰形式的积分叫函数()t ψ的矩。
如果()kt t dt ψ+∞-∞⎰=0,k =0,1,2,…1,p -1p ≥,()kt t dt ψ+∞-∞⎰0≠,则()t ψ的前p 个矩消失了(为零),称()t ψ有p 阶消失矩。
● 小波的定义()t dt ψ+∞-∞⎰=0()t t dt ψ+∞-∞⎰=0表明,小波函数至少有1阶若()t ψ有p阶消失矩,则对任何1p -次多项式0111()...p p x t a a t a t--=+++,都有()()x t t dt ψ+∞-∞⎰=(),()x t t ψ=0既()t ψ与1p -次多项式()x t 是正交的,也就是说1p -次多项式()x t 的小波变换恒为零。
若()x t 为一高阶多项式,例如阶数为N >p ,则其中小于p 部分项(对应低频)在小波变换中的贡献为零(消失了),而只有高阶项的贡献,从而使变换后的能量集中在较少数系数上。
从这个观点上看,希望()t ψ有尽量高的消失矩。
后面将会遇到高的消失矩和宽的支撑联系密切,宽的支撑导致计算量增大,是一对矛盾,鱼和熊掌不能兼得。
[例]设()f t 是光滑且p 次连续可微的函数,()t ψ是具有p 阶消失矩的实正交小波函数,其支撑为[,c d ],下式说明用()t ψ表示()f t 时,对于较大的分辨率0j >,可获得比较小的小波系数,,j kf ψ。
,,j kf ψ=,()()j kf t t dt ψ+∞-∞⎰2/2()(2)j jf t t k dt ψ+∞-∞=-⎰用 2j t k -+代t ,则2j t k -=2j t ,从而得2/2(2)(2)j jj f t k t dt ψ+∞--∞=+⎰2/222(2)(2)dj jj jjcf t k t dt ψ---=+⎰若j 足够大,支撑范围[/2,/2]j j c d 变小,,()j kt ψ变得足够窄变小,积分区间也变小。
(2)jf t k -+用p 阶Tayiorz 展开式表示为2"()'11(2)(2)(2)(2)...(2)2!!jjjjp p jf t k f k tf k t f k t fk p -----+≈++++由于()t ψ具有高阶消失矩,所以2/2(),21,2(2)(2)!jjdj p p jjj kcf t fk t dt p ψψ---≈⎰/22()22(2)(2)!jjjj d p p jcfk t t dt p ψ---=⎰令2j t y =,则2jt y =,2jt y -=,2jdt dy -=,(2)j t ψ()y ψ=;而当2jt c =时,y c =,以及2jt d =时,y d =,再将y 改写成t ,得/2()22(2)()!j djpp jpcf k t t dt p ψ---=⎰由于()dpct t dt ψ⎰是一个不等于零的常数,故,()f t ψ随j 的增大而快速减小。
因此,这种性质对信号压缩和去噪非常重要。
另外,如果信号存在一些奇异点(突变点),则在光滑处小波系数很小,而在奇异处小波系数很大,从而可以快速确定奇异点的位置。
…………………………………………………………………………………………………… (2) 消失矩的性质:●命题3.1 设正交尺度函数φ和正交小波函数ψ的傅立叶变换ˆφ,ˆψ是p 次连续可微的,则下面四个条件是等价的:1) 小波()t ψ具有p 阶消失矩。
2) ˆ()ψω和它的前1p -阶导数在0ω=处为零。
3) ˆ()hω和它的前1p -阶导数在ωπ=处为零。
4) ˆ()g ω和它的前1p -阶导数在0ω=处为零。
命题3.1表明,为构造具有p 阶消失矩的正交小波,ˆ()hω在ωπ=处需要有p 重零点。
现引进因子(1)p i e ω-+,它是在ωπ=处具有p 重零点的最小多项式,则ˆ()hω应满足:01ˆ()()2pi i e hF e ωωω-⎫+=⎪⎝⎭(3-8)其中,ωπ=时,0()0i F e ω≠。
式(3-38)的Z 变换为101()()2pz h z F z -⎫+=⎪⎭,0(1)0F -≠(3-9) 在1z =-(对应ωπ=,1i e ω-=-)处有p 重零点。
这是使小波具有p 阶消失矩的一个约束条件。
● Daubechies 根据充分条件4,在任意给定消失矩p 的情况下,提出了能满足要求的0()i F eω的设计方法,从而构造出紧支集的正交小波,称为Daubechies小波。
具体方法是,将20i F eω表示为cos ω的多项式:-12=011-cos =2p 0j ji p -+j F ej ωω⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑ (3-10)其中,1p -+j j ⎛⎫⎪⎝⎭表示从(1p j -+)中取j 个的组合数 ● 构造Daubechies 小波滤波器的关键问题是,对给定的消失矩阶数 ,由上式(3-10)求出0()i F eω或0()F z 。
● 由于 0()F z 的系数为实数,所以2*100000()()()()()j F e F z F z F z F z ω-==,因此,从100()()F z F z -中的每对互为倒数的零点(,1/)k k c c 中选择k a ,使其在单位圆1k a ≤内,就可以得到最小相位解0()i F e ω,从而由式(3-9)可得到有限支撑[1,p p -+]的Daubechies 小波滤波器h ,相应的尺度函数的支撑为[0,21p -](不证)。
[例3.2] 令=2p ,则-12=011-cos =2p 0j ji +j F ej ωω⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑=2-cos ω因此,1-1100--+1()()=2-=(4z -z)22-z z F z F z1-1=[(3)-3[(3)(1-3)z ]4取位于单位圆内的零点组成0F (z):-101F (z)=]2因此,121--1+zh(z)=()]22展开后,得到0=h,1=h2=h,3=h它称为D4(db2)小波滤波器,其能量主要集中在前两个系数上。
D4小波滤波器对应的两尺度方程和小波方程如下:01233210(2)(21)(22)(23)](22)(21)(2)(21)]t h t h t h t h t t h t h t h t h t φφφφψφφφ⎧+-+-+-⎪⎨+-++--⎪⎩(( (3-11) 其中,()t φ的支撑区间为[0,3],()t ψ的支撑区间为[-1,2]。
D4尺度函数和小波函数的图形,如图3-1a,图3-1b 所示。
当3p =时,D6小波函数与尺度函数均连续可微;相应的小波滤波器为00.3326705529500825h =;10.8068915093110924h = 20.4598775021184914h =;30.1350110211102546h =- 40.0854412738820267h =-;50.0352262918857095h =一般,在Daubechies紧支撑正交小波族中,尺度函数和小波函数的光滑性随着消失矩的增大而增大,从而引起计算量的增大。