小波分析全章节讲解

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(更新版)小波分析原理与操作详解

(更新版)小波分析原理与操作详解

2. 小波变换
若 a , b ( t ) 是由( 2 )式给出的子小波,对于给定的能量有限信号 f ( t ) L (R ) ,其连续小波变换
2
(Continue Wavelet Transform,简写为 CWT)为:
Wf (a, b) a
-1 / 2
f(t) (
R
tb )dt a
CUIT 3S 集成 1/9
小波分析
原理与应用
Niu 二哥
Wf (a, b) a
-1 / 2
t f(kt) (
k 1
N
kt - b ) a
(4)
由式(3)或(4)可知小波分析的基本原理,即通过增加或减小伸缩尺度 a 来得到信号的低频或高频 信息,然后分析信号的概貌或细节,实现对信号不同时间尺度和空间局部特征的分析。 实际研究中,最主要的就是要由小波变换方程得到小波系数,然后通过这些系数来分析时间序列的时 频变化特征。
(3)
式中, f(t)为一个信号或平方可积函数; a 为伸缩尺度; b 平移参数; ( Wf (a, b) 为小波变换系数; 为 (
xb 地学中观测到的时间序列数据大多是离散的, 设函数 f (kt ) , (k=1,2,…,N; t ) 的复共轭函数。 a
xb ) a
为取样间隔) ,则式(3)的离散小波变换形式为:
a ,b ( t ) a
1 / 2
(
tb ) a
其中, a, b R, a 0
(2 )
式中, a , b ( t ) 为子小波;a 为尺度因子,反映小波的周期长度;b 为平移因子,反应时间上的平移。 需要说明的是,选择合适的基小波函数是进行小波分析的前提。在实际应用研究中,应针对具体情况 选择所需的基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同的基小波函数,所得的结果往往会有所差异, 有时甚至差异很大。目前,主要是通过对比不同小波分析处理信号时所得的结果与理论结果的误差来判定 基小波函数的好坏,并由此选定该类研究所需的基小波函数。

小波分析基础知识PPT课件

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10
线性空间
线性空间的判定方法 (1)一个集合,如果定义的加法和乘数运 算是通常的实数间的加乘运算,则只需检验对运 算的封闭性.
例1 实数域上的全体 m n矩阵,对矩阵的加法
和数乘运算构成实数域上的线性空间,记作 Rmn.
A m n B m n C m n , A m nD m n,
16
线性空间
下面一一验证八条线性运算规律:
( 1 ) a b a b b b a a ; ( 2 ) a b ( ) c ( a ) c ( b a ) c a b ( b c ) (3)R中存在 1,对 零任 a元 R 何 ,素 有
a 1 a 1 a ; (4) a R ,有负 a1 元 R ,使 素
18
线性空间
例7 n个有序实数组成的数组的全体
S n x ( x 1 , x 2 , , x n ) T x 1 , x 2 , , x n R
对于通常的有序数组的加法及如下定义的乘法
(x 1 , ,x n ) T 0 , ,0
不构成线性空间. Sn对运算封.闭
但 1xo, 不满足第五条运算规律.
a a 1aa 11 ;
17
线性空间
(5)1aa1a;
( 6 ) a a a a a ;
(7 )aa a a a a a a ;
( 8 ) ( a b ) ( a ) a b a b b
a b a b .
所以 R 对所定义的运算构成线性空间.
14
线性空间
s 1 A 1 s x B i 1 n A 1 s x B i 1 n S[x]
Sx是一个线性空间.
一般地
例5 在区间 [a,b]上全体实连续函数,对函数的 加法与数和函数的数量乘法,构成实数域上的线性 空间.

第六章小波分析基础ppt课件

第六章小波分析基础ppt课件
1、多分辨分析(MRA)的概念[5]
由母小波按如下方式的伸缩平移可构成L2(R)空间的标准正交基
j
j,k (t) 2 2 (2 j t k),j, k Z,t R
(3.1)
如何构造母小波呢?1989年,Mallat和Meyer提出了按多分辨分析 的思想来构造母小波,其基本思想是:
现构造一个具有特定性质的层层嵌套的闭子空间序列{Vj}jZ, 这个闭子空间序列充满了整个L2(R)空间。 在V0子空间找一个函数g(t),其平移{g(t-k)}k Z构成V0子空间的 Riesz基。
如图1所示的LENA图像f(x,y),假设图像的大小是512x512,量 化级是256,即
0 f (x, y) 255 0 x, y 511
y
x
2、L2(R)空间的正交分解和变换[1] 对 f(t)L2(R) , 存 在 L2(R) 的 一 组 标 准 正 交 基 gi(t) , t R ,
一、认识小波
1、预备知识 从数学的角度讲,小波是构造函数空间正交基的基本单元,
是在能量有限空间L2(R) 上满足允许条件的函数,这样认识小波 需要L2(R) 空间的基础知识,特别是内积空间中空间分解、函数 变换等的基础知识。
从信号处理的角度讲,小波(变换)是强有力的时频分析(处理) 工具,是在克服傅立叶变换缺点的基础上发展而来的,所以从信 号处理的角度认识小波,需要傅立叶变换、傅立叶级数、滤波器 等的基础知识。
小波变换有效地克服了傅立叶变换的这一缺点,信号变换到 小波域后,小波不仅能检测到高音与低音,而且还能将高音 与低音发生的位置与原始信号相对应,如图所示。
例2、信号逼近:如图(a)和(b)是原始信号,其余的是逼近信号。
因此我们需要这样一个数学工具:既能在时域很好地刻画信号的局部性,

《小波分析》PPT课件

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二进离散点
2k,2kj
(20)
上的取值,因此,小波系数 k , j 实际上是 信号f(x)的离散小波变换。其实,这也是 小波变换迷人的风采之一:
连续变换和离散变换形式统一; 连续变换和离散变换都适合全体信号;
§2. 小波分析和时-频分析
(Time-Frequency Analysis )
2.1 窗口Fourier变换和Gabor变换
§1.小波和小波变换
(Wavelet and Wavelet Transform)
几点约定:
我们的讨论范围只是函数空间 L2(R);
小写x是时间信号,大写是其Fourier变换;
尺度函数总是写成 x(时间域)和 (频率
域);
小波函数总是写成 x (时间域)和 ( 频率
域)。
1.1 小波(Wavelet)
的,那么公式(2)说明 00,
于是
Rxdx 0
这说明函数 x 有波动的特点,公式(1) 又说明函数 x 有衰减的特点,因此, 称函数 x 为“小波”。
1.2 小波变换(Wavelet Transform)
对于任意的函数或者信号 fxL2R,其
小波变换为
Wf a,bR fxa,bxdx
1 fx xbdx (4)
aR
a
性质
这样定义的小波变换具有下列性质:
Plancherel恒等式:
C Rfxgxd xR 2W fa,bW ga,bda2ad
小波变换的逆变换公式:
(5)
fx1 C
R2Wfa,ba,bxdaa2 db
(6)
性质
吸收公式:当吸收条件
0 2d0 2d (7)
成立时,有吸收的Plancherel恒等式

《小波分析》课件

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小波变换与其他数学方法的结合
小波变换与傅里叶分析的结合
小波变换作为傅里叶分析的扩展,能够提供更灵活的时频分析能力,适用于非平稳信号 的处理。
小波变换与数值分析的结合
小波变换在数值分析中可用于函数逼近、数值积分、微分方程求解等领域,提高计算效 率和精度。
小波变换在大数据分析中的应用
特征提取
小波变换能够提取大数据中隐藏的时间或频 率特征,用于分类、聚类和预测等任务。
正则性
小波基的正则性是指其在时频域的连续性和光滑 性,影响信号重构的精度和稳定性。
01
小波变换在信号处 理中的应用
信号的降噪处理
总结词
通过小波变换,可以将信号中的噪声成 分与有用信号分离,从而实现降噪处理 。
VS
详细描述
小波变换具有多尺度分析的特点,能够将 信号在不同尺度上进行分解,从而将噪声 与有用信号分离。在降噪处理中,可以选 择合适的小波基和阈值处理方法,对噪声 进行抑制,保留有用信号。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
图像的压缩编码
01
通用性强
02
小波变换的通用性强,可以广泛 应用于各种类型的图像压缩,包 括灰度图像、彩色图像、静态图 像和动态图像等。
图像的边缘检测
精确检测
小波变换具有多尺度分析的特性,能 够检测到图像在不同尺度下的边缘信 息,实现更精确的边缘检测。
图像的边缘检测
抗噪能力强
小波变换能够有效地抑制噪声对边缘 检测的影响,提高边缘检测的准确性 和稳定性。
信号的压缩编码
总结词
小波变换可以将信号进行压缩编码,减小存储和传输所需的带宽和空间。
详细描述

小波分析全章节讲解

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窗函数的中心和宽度,分别表征窗函数 的位置和集中程度的度量信息。
(三)窗口傅里叶变换的基本思想
1946年,Gabor提出了窗口傅里叶: 变换在传统的傅里叶分析之前,对信号 进行了加窗处理。这里的窗函数 g ( t ) 的 选择有些特殊:首先,它时实对称函数 ;其次,它在某个小区间内衰减很小, 而在区间外迅速衰减为 0。
Gabor在最初的处理中采用的时 Gauss窗 g(t) e 14 t22作为基本窗函 数,通过在时间轴上平移得到一组窗 函数 {g(t b)} 。
3.卷积 卷积特性分为时域卷积和频域 卷积,即
f1(t)*f2(t) F F 1()F 2()
f1(t)f2(t) F 21 F 1()F2()
4.Parseval定理(内积定理)
它表明两个信号在时域和频域中的 内积之间的关系,即
f1(t)f2 *(t)d t2 1 F 1()F 2 *()d
但是现实世界中的很多信号,例如,脑电波信号、地震信号 、语音信号等,都是非平稳的。这些信号的频率是时变的。 对于这种信号的准确描述,必须使用具有局部 性能的时域和频域的二维 ( t , )联合表示, 或者说必须提取特定时间段和频率段内的信号 特性。这时,传统的傅里叶分析就显得无能为力了。 傅里叶变换所描述的是整个时间段内频率 的特性,或者说它是一种全局的变换而没有 刻画出特定时间段或频率段的特性。
• 小波理论是建立在傅里叶分析和 泛函分析基础之上的视频分析工 具之一。
• 小波变换是对傅里叶变换与短时 傅里叶变换的发展,为信号分析、 图像处理、量子物理及其他非线 性科学的研究域带来革命的影响。
二、傅里叶分析(连续)
1、傅里叶变换
(1)傅里叶(FT)定义
F ()=f(t)ejtdt (1.1)

最新小波分析(讲稿)课件ppt

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一.FFT、STFT到Wavelet
1.Fourier Analysis
FFT变换是将信号分解成不同频率的正弦波的叠加和,即把信号
投影到一组正交基 e j.t 上。
一.FFT、STFT到Wavelet
1.Fourier Analysis 存在的主要问题:
(1) 无时域局部化特性。为了求得傅里叶系数,理论上必须知道时域的全部
1.Fourier Analysis 存在的主要问题: (3)傅氏分析采用窗宽固定的窗函数。为了分析提取信号的低频成分,T0应
取较大值,且频率分辩率较高;为了分析提取信号的高频成分,T0应取较小 值,时域分辩率较高,而对频率分辨率要求不高。 但T0固定时,两者不能同 时满足。
2.短时傅里叶变换 STFT(Short-Time Fourier Transform)
主要缺陷:STFT的窗函数一旦确定,就不能再变换。对于频率成分较多 的信号,很难找到一个最合适的窗函数,从而很难获得一个最佳的分析 精度。
2.STFT(Short-Time Fourier Transform)
(SF wfT ) (,b) f(t).w (tb)ej.td t
3.Wavelet Analysis
(2) 不能实现时频分析。信号分解转换到频域后,丢失掉了时域的信息, 频域中某频率或频带内的信息和时域中某时刻或时宽内的信息没有直接的对 应关系,即不能给出某一指定频带内的时域图形。这种对应关系称为时频分 析,所以傅里叶分析不能进行时频分析,而时频分析在工程中却相当有用。
一.FFT、STFT到Wavelet
(SF wfT ) (,b) f(t).w (tb)ej.td t
STFT将信号在时域上加窗函数,然后进行傅立叶变换,再在时域上 移动窗函数,最后完成连续重叠变换,得到与时间有关的信号频谱的描 述。从而在时频域得到一个信号能量的三维分布。

小波分析完美教程经典

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第 3 章 小波与小波变换
(征求意见稿) 清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室
林福宗,2001-9-25
小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学 工具,是继 110 多年前的傅立叶(Joseph Fourier)分析之后的一个重大突破,无论是对古老的 自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。
图 3-05 离散小波变换分析图 执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器。该方法是 Mallat 在 1988 年开发的,叫做 Mallat 算法[1],这种方法实际上是一种信号的分解方法,在数字信号处理中称为双通道子带 编码。 用滤波器执行离散小波变换的概念如图 3-06 所示。图中,S 表示原始的输入信号,通 过两个互补的滤波器产生 A 和 D 两个信号,A 表示信号的近似值(approximations),D 表示 信号的细节值(detail)。在许多应用中,信号的低频部分是最重要的,而高频部分起一个“添 加剂”的作用。犹如声音那样,把高频分量去掉之后,听起来声音确实是变了,但还能够听
3.1.3 小波分析
信号分析一般是为了获得时间和频率域之间的相互关系。傅立叶变换提供了有关频率域 的信息,但时间方面的局部化信息却基本丢失。与傅立叶变换不同,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。本节将介绍小波分析中常用的三个基本概念:连续小波变换、离散 小波变换和小波重构。
S=A1 + AAD3 + DAD3 + DD2。
6

《小波分析概述》PPT课件

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Heisenberg不等式表明窗口Fourier变换的时 窗半径和频窗半径, 一个减小必然引起另一个的 增大, 不能同时减小.
窗口Fourier变换的窗函数选定以后, 其时-频 窗就固定不变了, 这样就限制了窗口Fourier变换 的实际应用. 为了提取高频分量的信息, 时窗应该 尽量地窄, 而允许频窗适当地宽; 对于低频分量, 时窗则应适当加宽, 以保证至少能包含一个周期的 过程, 频窗应当尽量缩小, 保证有较高的频率分辨率.
§4.2 窗口Fourier变换简介
窗口Fourier变换是在 Fourier 变换的框架内, 将非平稳过程看成是一系列短时平稳信号的叠加, 通过在时域上加上窗口来实现短时性. 通常选择在 有限区间外恒等于零或迅速趋于零的钟形函数g(t) 作为窗函数, 用平移滑动的窗函数g(t-t)与信号f (t) 相乘, 有效地抑制了t=t 邻域以外的信号, 在t 附近 开窗, 通过平移来覆盖整个时间域. 再进行Fourier 变换, 所得的结果反映了t=t 时刻附近的频谱信息, 从而产生了时域局部化的作用.
设 f , g Lk12, k(2R是)任,意常数, 则
W (k1 f k2g) (a,b) k1 W f (a,b) k2 W g (a,b).
(2) 平移性质
设 f L2则(R),
W f (t t0 ) (a,b) W f (t) (a,b t0).
(3) 尺度法则
第四章 小波变换基础
§4.1 小波变换的背景 §4.2 窗口Fourier变换简介 §4.3 连续小波变换 §4.4 二进小波变换和离散小波变换 §4.5 多分辨分析 §4.6 Mallat分解与重构算法
主要内容
小波分析是当前数学中一个迅速发展的 新领域,它也是一种积分变换,是一个时间和 频率的局域变换,因而能有效地从信号中提 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,解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题.本章简单介绍 小波变换的基本理论和应用.

《小波分析概述》课件

《小波分析概述》课件
小波变换在信号处理中发挥了重要作用,能够有效地分析信号的局部特征,如突变和奇异点,为信号 处理提供了新的工具。
泛函分析
泛函分析是研究函数空间和算子的性 质及其应用的数学分支。
小波分析在泛函分析的框架下,将函 数空间表示为小波基的线性组合,从 而能够更好地研究函数空间的性质和 算子的行为。
03
小波变换的算法实现
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目录
• 小波分析的基本概念 • 小波变换的数学基础 • 小波变换的算法实现 • 小波分析在图像处理中的应用 • 小波分析在信号处理中的应用 • 小波分析的未来发展与挑战
01
小波分析的基本概念
小波的定义与特性
小波的定义
小波是一种特殊的数学函数,具有局 部特性和可伸缩性,能够在时间和频 率两个维度上分析信号。
一维小波变换算法
一维连续小波变换算法
01
基于连续小波基函数的变换方法,通过伸缩和平移参数实现信
号的多尺度分析。
一维离散小波变换算法
02
将连续小波变换离散化,便于计算机实现,通过二进制伸缩和
平移实现信号的多尺度分析。
一维小波包变换算法
03
基于小波包的概念,对信号进行更精细的分解,提供更高的频
率分辨率和时间分辨率。
图像增强
图像平滑
小波分析能够去除图像中的噪声 ,实现平滑处理,提高图像的视 觉效果。
细节增强
通过调整小波变换的参数,可以 突出图像中的某些细节,增强图 像的对比度和清晰度。
边缘检测
小波变换能够快速准确地检测出 图像中的边缘信息,有助于后续 的图像分析和处理。
图像识别
特征提取
小波变换可以将图像分解成不同频率的子带,提取出与特定任务 相关的特征,为后续的图像识别提供依据。

小波分析讲稿

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7. 小波尺度与频率的关系
尺度越大,意味着小波函数在时间上越长,即被分析的信号区间越 长。因此,尺度越大意味着对信号的较长的时间段进行近似比较,主要 获取的是信号的低频特性。反之,尺度越小,意味着只对信号的较 小的细节部进行比较,因此主要获得的是信号的高频特性。
小尺度 压缩的小波 大尺度 拉伸的小波
特性。这不利于非平稳信号、特别是瞬变信号的分析,在频域上是看不出这 些突变特征。
一.FFT、STFT到Wavelet
1.Fourier Analysis 存在的主要问题:
(2) 不能实现时频分析。信号分解转换到频域后,丢失掉了时域的信息, 频域中某频率或频带内的信息和时域中某时刻或时宽内的信息没有直接的对 应关系,即不能给出某一指定频带内的时域图形。这种对应关系称为时频分 析,所以傅里叶分析不能进行时频分析,而时频分析在工程中却相当有用。
小波分解结构
小波包分解结构
三.小波变换在信号分析中的应用
小波变换同其它方法相比,具有两个重要的特点:多分辨率的时频局部化 分析、快速线性多通道带通滤波。其应用也可以从这两点来入手,下面就几 个典型方面的应用作简要描述。 1、滤波。根据小波变换的滤波特性,可以将那些希望剔除的频率范围对应的 子空间序列置零,然后进行重构运算,就得到了一个同时具有高通、低通、 多个带通和多个带阻的多通道滤波器。 2、信号降噪。信号中的噪声可分为两种情况处理,其一是确定性噪声处理, 噪声的频率或频率范围可以预先确定,这时利用小波变换的滤波特性即可; 其二是不确定性噪声的处理,噪声的频率或频率范围不可预知,例如白噪声 的频率就几乎覆盖整个频率轴,此时就需要利用小波变换的模极大特性,模 极大代表了重要信号的特征。在实际应用中可以对细节信号设立一个门槛值, 保留大于门槛值的极值(模极大),而将小于门槛值的毛刺置零,然后进行 重构运算,就可以获得近似较好的除去噪声的(t).w (tb)ej.td t

《小波分析方法》课件

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论文和研究报告
介绍一些发表在期刊和会议上 的相关论文和研究报告
小波分析工具和库
提供一些开放源代码的小波分 析工具和库的信息
Matlab工具箱
介绍基于Matlab的小波分析工具箱,讲 解如何使用该工具箱进行小波分析
小结和展望
1 小波分析方法的优点和局限性
总结小波分析方法相较于其他方法的优点并讨论其局限性
2 未来的研究和应用方向
展望小波分析方法在未来可能的研究方向和应用领域
参考资料
相关领域的经典书籍 和教材
推荐一些与小波分析相关的经 典书籍和教材
信号去噪和压缩
学习如何使用小波分析方法对信号进行去噪和压缩 处理
图像处理
探索小波分析在图像处理中的广泛应用
音频处理
了解如何利用小波分析进行音频特征提取和音频效 果处理
视频处理
发现小波分析在视频编解码和视频特征提取中的应用
小波分析算法实现
1
Python和其他编程语言
2
探讨使用Python和其他编程语言实现小 波分析的库和方法
《小波分析方法》PPT课 件
本课程将介绍小波分析方法的基本概念和应用场景,帮助您掌握信号分析的 强大工具。让我们一起开启这个精彩的学习之旅吧!
课程介绍
内容和目标
了解本课程将涵盖的内容和学习目标
小波分析方法
掌握小波分析方法的基本概念和它在实际应用 中的价值
信号分析基础
1 信号的分类
了解不同类型的信号及其 特点
2 傅里叶分析方法
介绍傅里叶分析方法的原 理和局限性
3 小波分析方法
探讨小波分析方法相较于 傅里叶分析的优点和适用 性
小波分析的数学基础
滤波器组和小波变换

《小波分析介绍》PPT课件

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二、小波变换
定义 设f (t), (t)为平方可积函数,且 (t)为允许小波,则称
Wf (a,b) :
1 a
f (t) (t b)dt,
R
a
a0Leabharlann 是f (t)的连续小波变换 .
2021/8/31
第二章
2
2
定理 设 (t)为允许小波,对 f , g L2 (R), 有
[W f
(a,
b)Wg
第二章 小波变换
§1 小波和小波变换 一、小波 小波首先应用于地球物理学中,用来分析地震勘探的数据。
定义 设函数 L2(R) L1(R),并且ˆ (0) 0,
称函数族
a,b (x)
a
1/ 2
x
b a
a,b R, a 0
为分析小波或连续小波, 称为基本小波或母小波。
注:ˆ (0) 0 R (x)dx 0 a,b (x) 2 R a,b (x) 2 dx (x) 2
性质2(平移性) W f (tt0 ) (a, b) W f (t) (a, b t0 )
性质3(尺度法则)
W f (t) (a, b)
1
W
f
(t
)
(a,
b)
0
性质4(乘法定理)
1
0
a 2 W f (a,b)Wg (a,b)dbda C
f (t)g(t)dt
R
自证
其中 C
称f (t) C j,k j,k (t)中的展开系数Cj,k为小波系数,
j ,kZ
其中,C j,k R f (t) j,k (t)dt.
迷人的风采
1,t [0,0.5)
例:Harr基本小波
h

(完整版)小波分析的理解

(完整版)小波分析的理解

小波变换是克服其他信号处理技术缺陷的一种分析信号的方法。

小波由一族小波基函数构成,它可以描述信号时间(空间)和频率(尺度)域的局部特性。

采用小波分析最大优点是可对信号进行实施局部分析,可在任意的时间或空间域中分析信号。

小波分析具有发现其他信号分析方法所不能识别的、隐藏于数据之中的表现结构特性的信息,而这些特性对机械故障和材料的损伤等识别是尤为重要的。

如何选择小波基函数目前还没有一个理论标准,常用的小波函数有Haar、Daubechies(dbN)、Morlet、Meryer、Symlet、Coiflet、Biorthogonal 小波等15种。

但是小波变换的小波系数为如何选择小波基函数提供了依据。

小波变换后的系数比较大,就表明了小波和信号的波形相似程度较大;反之则比较小。

另外还要根据信号处理的目的来决定尺度的大小。

如果小波变换仅仅反映信号整体的近似特征,往往选用较大的尺度;反映信号细节的变换则选用尺度不大的小波。

由于小波函数家族成员较多,进行小波变换目的各异,目前没有一个通用的标准。

根据实际运用的经验,Morlet小波应用领域较广,可以用于信号表示和分类、图像识别特征提取;墨西哥草帽小波用于系统识别;样条小波用于材料探伤;Shannon正交基用于差分方程求解。

现在对小波分解层数与尺度的关系作如下解释:是不是小波以一个尺度分解一次就是小波进行一层的分解?比如:[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中,N为尺度,若为1,就是进行单尺度分解,也就是分解一层。

但是W=CWT(X,[2:2:128],'wname','plot')的分解尺度又是从2~128以2为步进的,这里的“分解尺度”跟上面那个“尺度”的意思一样吗?[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中的N为分解层数, 不是尺度,'以wname'是DB小波为例, 如DB4, 4为消失矩,则一般滤波器长度为8, 阶数为7.wavedec针对于离散,CWT是连续的。

小波分析原理

小波分析原理

小波分析原理1.1 小波变换及小波函数的多样性小波是函数空间2()L R 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ:2ˆ().R C d ψψωωω+=<∞⎰ 式中,*{0}R R =-表示非零实数全体,ˆ()ψω是()x ψ的傅里叶变换,()x ψ成为小波母函数。

对于实数对(,)a b ,参数a 为非零实数,函数1(,)()x b a b x a a ψψ-⎛⎫= ⎪⎝⎭称为由小波母函数()x ψ生成的依赖于参数对(,)a b 的连续小波函数,简称小波。

其中:a 称为伸缩因子;b 称为平移因子。

对信号()f x 的连续小波变换则定义为,1(,)()(),()f a b R x b W a b f x dx f x x a a ψψ-⎛⎫==〈〉 ⎪⎝⎭⎰ 其逆变换(回复信号或重构信号)为*1()(,)f R R x b f x W a b dadb C a ψψ⨯-⎛⎫= ⎪⎝⎭⎰⎰ 信号()f x 的离散小波变换定义为2(2,2)2()(2)j j j j f W k f x x k dx ψ+∞---∞=-⎰其逆变换(恢复信号或重构信号)为(2,2)()(2,2)()j j j j fk j k f t C W k x ψ+∞+∞=-∞=-∞=∑∑ 其中,C 是一个与信号无关的常数。

显然小波函数具有多样性。

在MATLAB 小波工具箱中提供了多种小波幻术,包括Harr 小波,Daubecheies (dbN )小波系,Symlets (symN )小波系,ReverseBior (rbio )小波系,Meyer (meyer )小波,Dmeyer (dmey )小波,Morlet(morl)小波,Complex Gaussian(cgau)小波系,Complex morlet(cmor)小波系,Lemarie (lem )小波系等。

实际应用中应根据支撑长度、对称性、正则性等标准选择合适的小波函数。

第三讲小波分析

第三讲小波分析
0 R

1 da = 2 2π a

∫∫
0
R
da 2 ˆ (ω ) g ˆ (aω ) dω ˆ (ω )ψ f a
R 2 ∞ ψ ˆ (a) ˆ ˆ (ω )dω ∫ f (ω ) g da 0 a
1 = 2π

R
ψ ˆ (aω ) 1 ˆ (ω ) g ˆ (ω ) ∫ f da dω = 0 2π a
R
2
∫ aωψ (aw)
R
2

∫ ωψ (ω )
R
2
1 * dω = ωψ a
ˆ a ,b (ω ) |2 dω )1 / 2 / || ψ ˆ a ,b || ∆ω = ( ∫ (ω − ω * ) 2 | ψ 1 1 * 2 2 ˆ ( aω ) dω (ω − ωψ ) aψ = ∫ R ˆ || a || ψ = 1 1 a || ψ ||2 1 = 2 2 || ψ || a 1 = ∆ωψ . a 1
即 (| a | + | b |) ≤| a | + | b | ;另一方面,由于 f ( x) = x , x > 0 ,是关于 x 的单调函数,所
α α α
α
α
α
以, | a + b | ≤ (| a | + | b |) ;因此, | a + b | ≤ (| a | + | b |) ≤| a | + | b | 。
3.2.1 定理 假定
∫ (1+ | x |) | ψ ( x) | dx < ∞ ,且ψˆ (0) = 0 。如果有界函数 f 是以指数α
R

小波分析入门PPT课件

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随着机器学习的发展,小波分析有望在特征提取、数据压缩等领域与机器学习相结合, 提高机器学习的性能和效率。
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。
04
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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n 1

规范正交性存在于原基底与对偶基底之间, 展开式也相应的由原基底和对偶基底构成, 这种基称为双正交基,与互为对偶基底。
(6)框架 { k } 为H中的一个函数 设H为Hilbert空间, 序列,若 f H ,都存在实数A,B使得
A f
2
f , k B f
k
2
则称为框架,其中A,B分别称为框架的上、 下界。 当A=B时,此框架称为紧框架; 尤其当A=B=1时,此紧框架就变 为规范正交基。
3.从泛函角度描述傅里叶变换 (1)用内积表示傅里叶变换 内积空间中的函数,其傅里叶变换可 用内积表示为
F ( )


f (t ) e
jt
dt f (t ), e
(4)规范正交基 若内积空间 X 中的基底 {en }满足
0, m n em , en (m n) 1, m n
则称 {en } 为 X 中的规范正交基(标准正交 基)。 故 x X 都可以展开成为
x
x, e
n 1

n
en
并且有Parseval等式,即
一、小波的发展
小波分析是当前数学中一个迅速发展的新 领域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的 双重意义。 小波变换的概念是由法国从事石油信号处 理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的,通 过物理的直观和信号处理的实际需要 经验的建立了反演公式,当时未能得 到数学家的认可。 小波分析的应用是与小波分析的 理论研究紧密地结合在一起地。
F (t ) 2 f ( )
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 ()e
F
ja
3.卷积 卷积特性分为时域卷积和频域 卷积,即
f1 (t )* f 2 (t ) F1 () F2 ()
F 1 f1 (t ) f 2 (t ) F1 ( ) F2 ( ) 2

n R 例2:在n维欧氏空间 中, n f ( f1, f2 ,..., fn ), g ( g1, g2 ,...gn ) , f , g R 定义内积为
f , g f1 g1 ... f n g n fi gi
i 1
n
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
jt

(2)用基底表示函数的展开
f f , en en
n
三、窗口傅里叶变换(傅里叶→小波)
由于传统傅里叶分析只适用于平稳信号, 在进行非平稳信号的分析时通常采用时 频处理方法,它将一维时域信号分解为 二维时域—频域联合分布表示。传统傅 里叶分析不适用于时变信号的分析,但 是可以在时域和频域内进行加窗处理, 窗内的信号认为是准平稳的,对它们可 以采用平稳信号的分析方法,如频谱分 析和功率谱分析。这就是窗口傅里叶变 换。
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
X span{ek }
(2)基底 若序列 {ek (t )} 线性无关,则 g X ,式 中的系数 ak 的取值是惟一的。此时,就 称 {ek (t )}为空间 X 的一组基底。 (3)正交(直交) 设x,y为内积空间中的两个元素, 若内积 x, y 0 ,则称x,y 相 互正交,简记为 x y 。
虽然时变信号的频率特性 随着时间而改变,但是这种改 变是渐变的而非突变的,也就 是说,在一个特定的足够小的 区间(窗)内,可以认为信号 的特性是不变的,信号是局部 稳定的或准平稳的。
(二)加窗时频分析 1.时窗处理 将信号在时域内进行分段,等效于用位置不 同的窗函数 g (t ) 与原信号 f (t ) 相乘的结果,如下 图所示。在时域内,时间函数一般选取具有能量 局部化的函数。先选定一个基本窗函数 g (t ) , 然后将 g (t ) 沿时间轴平移得到一组窗函数, {g (t b)}bR 其中 b 为时间位移。平移后的窗函数分别 与原信号相乘,其结果就等效于提取了 原信号的不同时间段内的信息而屏蔽了 段外的信号。
2.频窗处理 加频窗处理实际上是将信号 通过滤波器组,或者说将信号分 别 F ( )与多个频窗相乘。频窗是 由低通滤波器 G ( ) 在频率轴上的 平移而形成的一系列带通滤波 器 {G( )}R ,其中 为频率 位移。带通滤波器组的作用就是 提取信号在特定频率段(频带) 内的信息而屏蔽频带外信号。
F
4.Parseval定理(内积定理) 它表明两个信号在时域和频域中的 内积之间的关系,即
1 * f ( t ) f ( t ) dt F ( ) F ( )d 1 2 1 2 特别当 f1 t f2 t 时,有
* 2



1 f1 (t ) dt 2


其中,g为窗口函数(参见图10-3)。
虽然窗口Fourier变换能部分解决Fourier变换时 空定位问题,但由于窗口的大小是固定的,对频 率波动不大的平稳信号还可以,但对音频、图像 等突变定信号就成问题了。本来对高频信号应该 用较小窗口,以提高分析精度;而对低频信号应 该用较大窗口,以避免丢失低频信息;而窗口 Fourier变换则不论频率的高低,都统一用同样 宽度的窗口来进行变换,所以分析结果的精度不 够或效果不好。迫切需要一种更好的时频分析方 法。
2



F ( ) d
2


F ( f ) df
2
上式实际上给出了信号的能量关系。 在时域和频域的总能量是相等的,故 也称为能量守恒定理。
5.尺度伸缩 在小波分析中,有着大量涉及信号 在时域和频域的伸缩和变尺度分析。
t f a F (a ) a
信号在一个域内的伸缩会导致在 另一个域的相反方向上的伸缩。
2

(2)赋范线性空间 n 例: x
1

k 1
k
2 x 2 k k 1 x max k
n
1 k n
1
2
(3)巴拿赫(Banach)空间 (4)希尔伯特(Hilbert)空间 ) 例1:对于线性空间 L2 (R), f , g L2 (R, 定义内积为 * f , g f ( x) g ( x)dx
小波分析的应用领域十分广泛,它包括: 数学领域的许多学科;信号分析、图象处理;量子 力学、理论物理;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。
傅里叶变换(离散)
时域离散信号也可以根据是否为周期性,分为离 散时间序列傅里叶变换(DTFT)和离散傅里叶 变换(DFT)。 1.DTFT
X ()
n


x[n] e
jn
jn
1 x[n] 2
X ( )e
x[n]e
n 0 N 1 j 2 nk N nk x[n]WN , k 0,1,..., N 1 n 0 N 1
(2)
时域-频域联合分析
对于非平稳信号的分析,一种有 效的方法是时域-频域二维联 合分析。信号从一维时域 f (t ) 表示分解为时域和频域的 二维联合表示 F (t , ) ,用以 描述信号在不同时刻的频率分 布情况。常用的时频分析手段 有窗口傅里叶变换、小波变换 和Wigner-Ville分布等。
为了弥补Fourier变换不能时空定位的不足,工程 技术领域长期以来一直采用D.Gabor开发的窗口 Fourier变换(短时Fourier变换),来对时空信号 进行分段或分块的时空-频谱分析(时频分析)。 窗口Fourier变换:
Fg ( , w) f (t ) g (t )e jwt dt
x
2

x, e
n 1

n

2
(5)双正交基 对于不满足规范正交条件的基底 {ek } 来说, n } 使得 如果存在另一组对偶基底 {e
0, m n m (m n) en , e 1, m n
对应的傅里叶展开式为
n en f f ,e
小波的发展 傅里叶分析傅里叶级数 傅里叶变换 泛函数分析 小波的基本概念 小波小讲窗口傅里叶变换 小波变换 多分辨率分析 小波算法 小波分析 图像压缩 小波的应用 小波去噪

边缘检测
1 x[n] X [k ]e N n 0
N 1
j
2 nk N
1 N 1 X [k ]WN nk , n 0,1,..., N 1 N n 0
三、泛函分析
1.函数空间 (1)线性空间 例:平方可积函数空间
L ( R) f ( x)
2




f ( x) dx
二、傅里叶分析(连续)
1、傅里叶变换
(1)傅里叶(FT)定义

F ()=
1 f (t ) 2

f (t )e
jt
dt
(1.1)



F ( )e d
jt
(1.2)
其中,式(1.2)称为傅里叶反变换(IFT)
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