小波分析第3章
《数字图像处理》习题参考答案
《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述连续图像和数字图像如何相互转换答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
#采用数字图像处理有何优点答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
数字图像处理主要包括哪些研究内容答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
]讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
$图数字图像处理系统结构图1常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点答.目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
小波变换在图像处理中的应用毕业论文
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名:
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华侨大学厦门工学院毕业设计(论文)
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法,具有多分辨率和时频局部化的特性,
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定
小波变换学习心得
小波变换学习心得第一章什么是小波变换1从傅里叶变换到小波变换1.1短时傅里叶变换为了克制傅里叶变换中时域和频域不能兼容的缺点,短时傅里叶变换把一个时间信号变为时间和频率的二维函数,它能够提供信号在某个时间段和某个频率X围的一定信息。
这些信息的精度依赖于时间窗的大小。
短时傅里叶变换的缺点是对所有的频率成分,所取的时间窗大小一样,然而,对很多信号为了获得更准确的时间或频率信息,需要可变的时间窗。
1.2小波变换小波变换提出了变换的时间窗,当需要准确的低频信息时,采用长的时间窗,当需要准确的高频信息时,采用短的时间窗,图1.3给出了时间域信号、傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换的比照示意图。
由图1.3看出,小波变换用的不是时间-频率域。
而是时间-尺度域,尺度越大,采用越大的时间窗,尺度越小,采用越短的时间窗,即尺度与频率成反比。
1.2连续小波变换小波是一个衰减的波形,它在有限的区域里存在〔不为零〕,且其均值为零。
图1.4是一个Daubechies小波〔db10〕与正弦波的比拟。
正弦波:随时间无限振动的光滑波形,小波变换:锋利变化而且是无规那么的波形。
因此小波能更好的刻画信号的局部特性。
在数学上,傅里叶变换的公式为jtFftedt连续小波变换〔ContinueWaveletTransform〕的数学表达式CWTfttdta,ba,b1t bat a2a, b式中,t为小波;a为尺度因子;b为平移参数。
图1.6是小波变换的示意图。
由图看出,小波变换给出了在各个时刻信号是由哪些尺度的小波构成。
小波中的尺度因子的作用是将小波在保持完全相似条件下“拉伸〞或者“压缩〞,图1.7给吃了尺度因子的“拉伸〞和“压缩〞作用。
小波中的平移参数,是简单地将波形沿时间轴平移。
连续小波变换CWT a,b是参数a和b的函数。
下面的五个步骤是获得CWT a,b的最简单方法。
第一步,选择尺度a一定的小波,把它与原始信号的开场一段进展比拟。
第三章连续小波变换和离散小波变换解读
R (t t0 )2 | (t) |2dt
= [ ]
1 || ˆ || 2
R ( 0 )2 |ˆ () |2d
1 2
则 a,b (t) 的窗口中心为 ta,b=at0+b,宽度为 ta,b=a t,ˆa,b () 的
窗口中心为
a,b=
1 a
0
,宽度为 a,b
1 da
f(t)= C 0 a2 WT f (a,b) a,b (t)db
小波分析中的尺度参数的倒数类似于地图上的比例尺。 我国的地形图比例尺有八种(即八种基本比例尺):1:5000 ,1:10000,1:25000,1:50000,1:100000,1:250000 ,1:500000,1:1000000。其中比例尺大于 1:10000 的 是大比例尺(一般小于 1:500),比例尺在 1:25000 和 1:100000 之间的是中比例尺,比例尺小于 1:250000 的 是小比例尺(一般小于 1:100 万)。
则 称 ψ 为 一 个 基 本 小 波 或 小 波 母 函 数 (mother
wavelet)。以上条件称为允许性条件,常数 C 称为允许
性常数。
小波这个词中的“小”指的是该函数是有限宽度的,它 们在时域都具有紧支集或近似紧支集。原则上,任何满足允 许性条件的函数都可以作为小波母函数,但实际上常选取时 域具有紧支集或近似紧支集(具有时域局部性)的具有正则 性(具有频域局部性)的函数作为小波母函数,以使小波母 函数在时—频两域都有较好的局部性。“波”指的是该函数 是振荡的,图像具有正负交替的波动性。因为
=
1 a
。
注:作为一种数学变换,伸缩变换用于膨胀或紧缩一个信号 。大尺度因子对应于信号的膨胀,而小尺度因子对应于信号 的紧缩。
基于MATLAB的小波分析应用(第二版)(周伟)1-4章 (2)
说明 获取在消噪或压缩过程中的默认阈值 去噪的阈值选择 获取一维或二维小波去噪阈值 使用 Birgé-Massart 算法获取一维小波变换的阈值 使用 Birgé-Massart 算法获取二维小波变换的阈值 使用小波进行一维信号的自动消噪 用小波进行消噪或压缩 产生含噪声的小波测试数据 估计一维小波系数的噪声 小波包去噪的阈值选择 用小波包变换进行信号的压缩或去噪 小波包分解系数的阈值处理 一维信号小波系数的阈值处理 二维信号小波系数的阈值处理 软阈值或硬阈值处理 阈值设置管理
说明 尺度对应频率 尺度函数 二维尺度函数 小波管理 小波滤波器组 最大小波分解尺度
第2章 MATLAB小波工具箱简介 3. 小波函数 MATLAB小波工具箱提供的小波变换函数如表2-3所示,它 们主要用于产生一些基本的小波函数及其相应的滤波器。
第2章 MATLAB小波工具箱简介
表2-3 小波变换函数
第2章 MATLAB小波工具箱简介 表2-6 二维离散小波变换函数
函数名 appcoef2 detcoef2
dwt2 dwtmode
idwt2 upcoef2
说明 提取二维小波分解的低频系数 提取二维小波分解的高频系数 单尺度二维离散小波变换 离散小波变换的延拓模式 单尺度二维离散小波逆变换 二维小波分解系数的直接重构
第2章 MATLAB小波工具箱简介
表2-15 树 管 理 函 数
函数名
说明
函数名
说明
allnodes 计算树结点
noleaves 列举非终结点
函数名 laurpoly ls2filt
lsinfo lwt lwt2
lwtcoef lwtcoef2 wave2lp wavenames
说明 构造 Laurent 多项式 将提升方案转化为滤波器组 关于提升方案的信息 一维提升小波变换 二维提升小波变换 一维提升小波变换系数的提取或重构 二维提升小波变换系数的提取或重构 将 Laurent 多项式与小波关联 能够应用于提升小波变换的小波名称
小波分析完美教程经典
(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
第三章连续小波变换和离散小波变换.
ˆ a,b () 的 则 a,b (t ) 的窗口中心为 ta,b=at0+b, 宽度为 ta,b=a t,
1 a , b 0 ,宽度为 窗口中心为 a,b= =a 。
1 a
注:作为一种数学变换,伸缩变换用于膨胀或紧缩一个信号 。大尺度因子对应于信号的膨胀,而小尺度因子对应于信号 的紧缩。 在数学上, 设 f(t)是一个给定函数, 则当 s>1 时, f(st) 表示 f(t)的一个紧缩,当 s<1 时,则表示 f(t)的膨胀。 在小波变换中,当尺度因子 a>1 时基函数被膨胀,当 a<1 时基函数被紧缩。
然后在尺度因子 a=1 处的小波向右移动 τ 个单位到 b=τ 处,在 a=1,b=τ 处计算 CWT,这相当于得到了时 间—尺度平面上对应于点 a=1,b=τ 的变换值。 重复上述过程, 直到到达信号的结束。 这时对应于尺 度因子 a=1 的时间—尺度平面上的一行点计算完毕。 然后 a 的值增加一点点。本来这是一个连续变换, 因此 b 和 a 的值应该连续增加。但如果用计算机来计算 小波变换的话,则 b 和 a 都必须以小步长增加。这就相 当于对时间—尺度因子相平面进行采样。
a,b (t ) 为依赖于参数
a,b 的小波基函数。由于 a,b 是连续取
值,故称对应的小波基函数族{ a,b (t ) }为连续小波基函数。
记小波母函数ψ(t)的窗口半径为 t,中心为 t0,它的 Fourier 变换ˆ ( ) 的窗口半径为 ,中心为 0,则 t0= || ||
3.2 连续小波变换的计算
设 f(t)是一个信号,我们选好了一个母小波函数 。 一旦选好了母小波,则从 a=1 开始计算 CWT。一般 而言,由于所研究的实用信号是带限的,因此只需要计算 对应于有限区间内的尺度的 CWT。 为方便起见,计算从 a=1 开始,a 将不断增大。即计 算将从高频算到低频。 a 的第一个值对应最紧缩的小波。 当 a 的值增大时,小波将逐渐膨胀。
001第1讲小波分析与傅里叶变换201104
dt
从频率至时间 (逆变换)
it F ( ) e d
短时傅立叶变换实现信号局部分析
WFT ( , )
f (t ) g * (t )e i 2t dt
小波分析的基本理论 短时傅里叶变换(STFT )
1 傅 里 叶 变 换 到 小 波 分 析
S ( , ) f (t ) g (t )e
令 Wb, t eit wt b,则短时FT为
Parseval 恒等式
1 ˆ ˆ ~ (Gb f ) f t Wb, t dt f ,Wb, f ,Wb, 2
ˆ 都是窗函数,其确定 可以证明 Wb, 和 W b , 的矩形窗口为
窗函数的举例
Gaussian 函数
1
短时Fourier变换
ˆ 都是窗函数, 若wt , w 则短时Fourier变换定义为
~ (Gb f )
f t eit wt bdt
短时Fourier变换也叫窗口Fourier变换 短时FT是说明时频局部化分析思想的很好例子
实际中信号分析的要求:
信号高频部分对应时域中的快变成分,如 陡峭的前沿、后沿、尖脉冲等,分析时对 时域分辨率要求高,对频域分辨率要求低。 信号低频成分对应时域中的慢变成分,分 析对时域分辨率要求低,对频域分辨率要 求高。
因此,短时Fourier变换不能敏感地反映 信号的突变,不能很好地刻画信息。
信号时频分析的重要性:
时间和频率是描述信号的两个最重 要的物理量。 信号的时域和频域之间具有紧密的 联系。
Fourier变换(FT):
小波分析原理
小波分析原理
小波分析原理是一种基于时频分析的数学工具,可以将信号分解成不同频率的小波成分,并对这些成分进行分析和处理。
小波分析原理的关键是小波函数的选择和尺度变换。
小波函数通常具有局部化的特性,能够在时间和频率上同时进行局部分析。
小波函数的尺度变换可以实现不同频率范围的分析,通过调整尺度参数,可以实现对不同频率小波成分的捕捉和揭示。
小波分析原理中的核心概念是小波变换和小波系数。
小波变换是指将信号与小波函数进行卷积运算,得到一系列的小波系数。
小波系数可以反映信号在不同频率上的能量分布情况,较大的小波系数表示信号在对应频率上具有较高的能量。
通过对小波系数进行进一步的分析和处理,可以获取信号的时频信息,如信号的频率、幅值和相位等。
小波分析原理具有许多优点,如适应非平稳信号分析、精确的时频局部化特性、多尺度分析能力等。
它在信号处理、图像处理、模式识别等领域有广泛的应用。
小波分析及其应用(精品教程)
A c j ,k
2 l
2Βιβλιοθήκη j k c
2 j ,k
j ,k
2
B c j ,k
2 l2
2 l2
对所有二重双无限平方可和序列 c j ,k 成立, 即对于 c j ,k 立。
j k
c
2 j ,k
k
c e
k
ikx
(8.1-1)
1 2 (8.1-2) f x e ikx dx 0 2 然而,被分析函数的性质并不能完整地由傅里叶系数来刻划,这里有一个例子来说 [3] 明 :从任一个平方可和的函数 f ( x) 出发,为了得到一个连续函数 g ( x) ,只需或者增大 f(x)的傅里叶系数的模,或者保持它不变并适当地改变系数的位相。因此,不可能仅根 据傅里叶系数大小的阶就预知函数的性质(如大小、正则性) 。 傅里叶变换的定义如式(8.1-3)、(8.1-4) ck
为了能重构信号 f t ,要求 j ,k j ,kZ 是 L2 R 的 Riesz 基。 定义 8.2-1 一个函数 L2 R 称为一个 R 函数,如果 j ,k j ,kZ 在下述意义上是一个
Risez 基: j ,k , j , k Z 的线性张成在 L2 R 中是稠密的,并且存在正常数 A 与 B ,
16
第八章 小波分析理论及应用 间。一个适当的表示应结合这两者互补描述的优点,并用一个离散的刻划来表示,以适 应通讯理论[3]。 ” 为此,人们提出了短时傅里叶变换(STFT)的概念: ˆ 满足: 定义 8.1-1 若 W L2 R 选择得使 W 与它的傅里叶变换 W
小波分析全章节讲解
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 j td t f( t ) ,e j t
(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。
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。
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。
f (t)Hale Waihona Puke 0tg (t)
0
t
f(t)g(t)
0
t
最简单的时间窗是矩形窗函数,如上图所示。但 是也可以根据需要选择其他的窗函数,如Gauss窗、 Hanning窗、Blackman窗等。其中,矩形窗函数具有 非常良好的时域局部化性质: (1)具有时域紧支集。 (2)窗内信号保持原样。 (3)窗外信号完全衰减为0,完全地屏蔽了窗外信号 。 (4)窗的过渡带为“陡”的阶跃跳变,
[时间序列分析的小波方法]小波预测
[时间序列分析的小波方法]小波预测D.B.珀西沃尔等著 Donald B. PercivalUniversity of Washington,USA Andrew T. Walden Imperial College ofScience,Technology and Medicine,LondonWavelet Methods forTime Series AnalysisCambridge Series in Statistical andProbabilistic Mathematics2000,594pp.PaperbackUSD:50.00ISBN 9780521685085本书介绍了时间序列的小波基统计分析方法、离散小波变换理论和算法,给出了时间序列处理技术的算例。
为了便于读者自学,本书以附录的形式给出了书中练习的答案,更为方便的是书中所提供的网站,使读者很容易得到书中使用的时间序列、小波和SP编写的软件。
全书共分11章。
第1章小波导论,主要介绍了小波函数、连续小波变换和离散小波变换;第2章傅立叶分析理论和滤波器,主要介绍了无限序列的傅立叶变换、无限序列的卷积?滤波、有限序列的傅立叶变换、有限序列的圆卷积?滤波和周期滤波器;第3章时间序列的正交规范变换,主要介绍了正交规范变换的基本理论、投影理论、复值变换和正交规范离散傅立叶变换;第4章离散小波变换,主要有离散小波变换的定性描述、小波滤波器、尺度滤波器、金字塔算法、部分离散小波变换、Daubechies小波尺度滤波器以及Coiflet小波尺度滤波器;第5章极大交叠式的离散小波变换,主要有DWT的圆移位效应、MODWT小波尺度滤波器、相应于MODWT的金字塔算法和冲击时间序列的MODWT分析;第6章离散小波包变换,主要介绍了小波包的基本概念、最优基算法、小波包滤波器的时间移位和最大交叠式的离散小波包变换;第7章随机变量和随机过程,主要介绍了单随机变量和概率密度函数(PDF)、随机向量、贝叶斯方法、稳定随机过程、谱密度估计、长存储过程的定义模型、非稳定的1/f型过程、稳定过程的模拟和稳定的自回归模拟;第8章小波方差,主要介绍了小波方差的定义和基本原理、小波方差的基本性质、小波方差的估计、小波方差的置信区间和用小波方差进行谱估计;第9章长存储过程的分析与综合,主要介绍了长存储过程的离散小波变换、长存储过程的模拟、稳定和非稳定FD过程的极大似然估计、FD过程、最小平方估计和方差齐性检验;第10章小波基信号估计,主要介绍了信号的小波表示、信号的阈值估计、尺度随机信号估计、压缩随机信号估计、IID高斯小波系数、无关非高斯小波系数和相关高斯小波系数;第11章有限能量信号的小波分析,主要介绍了逼近空间、有限能量信号的逼近、尺度函数的二尺度关系、尺度滤波器、小波滤波器、细节空间、有限能量信号的多分辨率分析、消失矩、谱分解和滤波器系数。
基于小波变换的周期信号的特征提取
武汉大学硕士学位论文基于小波变换的周期信号的特征提取姓名:***申请学位级别:硕士专业:应用数学指导教师:***20050401摘要时颓分析旨在构造一种时闯稆焱率翡密度函数,激搦示信号中所包含静频率分楚及演化特性。
在时频分析方法中,小波交换是近年来迅速发展起来的一种新的正具,它在时域和频域上同时县有良好的局部化特性,并可产生自适应的时频窗,无论分析低频或高频局部信号,它都能自动调节时频寓,以适应实际分析的需鼹。
小波变换程时频分横中具有很强的烫活性,从而可以聚焦到信号对段驷频段的任懑细节,被人们蔻炎时频分糖浆显微镶。
程瓣频分撰中一般要获取信号豹特薤倍感,逶j霪对绩号俸交换后,信号鼢将征信意搿瑷懋可煞的突显出来敬稻于特征提取。
由于信弩的奇异点能够翔画信号的细节,通过Lipschitz指数来袭征信号的奇异性,然后根据模极大值与Lipschitz指数的关系,就可以通过模极大值来提取出这毖奇异点,这就是基于小波变换的模极大饿的特征提取。
为此,本文首先阐述了时频分柝技术及研究现状,并燎现在鬻用魄时频分板方法进行了分类,对不同弱对频分橱技术撵了麓要奔缨,著对其键缺点、彼我阂静辖互关系滋孬了较为详赣豹论述。
然后溺述了,j、波交换靛基本鹫论和模校大值原疆。
针对当前普遍采餍韵基于二进小波变换瀚模极大值特征提敬方法的不足,建立了蒸于连续小波变换的模极大值特征提取方法,具有更细致的局部模极大值刻画能力。
最后本文通过确定周期信号连续小波变换的模极大值和极点的位鼹来定魑的描述信号的基本信息,如振幅、频率、棚位、瞬时频率和瞬时振螭等。
关键词:特征提取Lipschitz指数模极大值连续小波变换ABSTRACTTheaimoftime-丘equenayanalysisistofindadensityintimeandfrequencythatindicateswhichfrequenciesarepresentinthesignalandhowtheyevolvewithtime.Inthegeneralmethodoftime一丘equencyanalysis,waveletanalysisisintemationalyrccongnizeduptotheminutetoolsforanalysingtime-frequenc孓Itischieflyduetothe“adaptivefeature’’and“mathematicalmierotelescopefeature”.waveletanalysisisbecomingafocuspointofmanysciences,andisfondlydelightedastoolsforSOman),scientificworkers.Itplaysanimportantroleinthesignal&informationprocessing.Thepointofsharpvariationorsingularitiesusuallycarrytheimportantinformationaboutthesignals.Theadventofwavelettransformprovidesasuitableframeworkforstudyingthemultiscaletransientrepresentationofsignals.Inmathematics,singularityCallbedescribedbylipschitzexponents.MallathasprovedthatthelipschitzexponentsCanbeobtainedbycalculatingthedecayofthelocalmodulemaximumofthewavelettransform,whichiSthemodulemaximumfeatureextractionmethodsbasedonwavelettransform.Thispapersummarizesbrieflydifferenttime-frquencyanalysistechniquesandresearchoftime·frequencyanalysis.Itdiscussesindetailtheadvantagesanddisadvantagesofthesetechniquesandtheirrelations。
小波与小波变换
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。
小波理论是应用数学的一个新领域。
要深入理解小波理论需要用到比较多的数学知识。
本章企图从工程应用角度出发,用比较直观的方法来介绍小波变换和它的应用,为读者深入研究小波理论和应用提供一些背景材料。
3.1 小波介绍3.1.1 小波简史傅立叶理论指出,一个信号可表示成一系列正弦和余弦函数之和,叫做傅立叶展开式。
用傅立叶表示一个信号时,只有频率分辨率而没有时间分辨率,这就意味我们可以确定信号中包含的所有频率,但不能确定具有这些频率的信号出现在什么时候。
为了继承傅立叶分析的优点,同时又克服它的缺点,人们一直在寻找新的方法。
20世纪初,哈尔(Alfred Haar)对在函数空间中寻找一个与傅立叶类似的基非常感兴趣。
1909年他发现了小波,并被命名为哈尔小波(Haar wavelets),他最早发现和使用了小波。
20世纪70年代,当时在法国石油公司工作的年轻的地球物理学家Jean Morlet提出了小波变换WT(wavelet transform)的概念。
进入20世纪80年代,法国的科学家Y.Meyer和他的同事开始为此开发系统的小波分析方法。
Meyer于1986年创造性地构造出具有一定衰减性的光滑函数,他用缩放(dilations)与平移(translations)均为j2(j≥0的整数)的倍数构造了2L(R)空间的规范正交基,使小波得到真正的发展。
小波变换的主要算法则是由法国的科学家Stephane Mallat在1988年提出[1]。
他在构造正交小波基时提出了多分辨率的概念,从空间上形象地说明了小波的多分辨率的特性,提出了正交小波的构造方法和快速算法,叫做Mallat算法[1]。
傅里叶变换和小波分析在地震勘探中的处理
傅里叶变换和小波分析在地震勘探中的处理傅里叶变换和小波分析在地震勘探中的处理傅里叶变换是非常重要的一个研究工具,它无论是在工程技术的研究应用中,还是在一般的科学研究中,都起着举足轻重的作用。
它揭示了频谱函数与时间函数之间的内在联系和区别,对传统的平稳信号进行分析与处理的过程中,它也起着非常重要的地位和作用。
所以对于许多理论或应用的研究都会将傅里叶变换作为最基本的一种经典工具来进行使用与分析。
因此,不管是在数学方面,还是物理方面的领域,傅里叶都取得了很大的成功,同时也做出了巨大贡献。
然而对于傅里叶变换,其原理和算法在一般信号处理等教材中都有所提到,常用的有快速傅里叶变换和窗口傅里叶变换。
而对于小波分析也有很多学者进行研究和讨论。
本文着重讨论并利用傅里叶变换和小波分析的优点,将其在地震勘探中进行处理与分析。
本文首先简单回顾傅里叶变换,并从傅里叶变换的局限性分析入手,讨论其优缺点,从而了解到窗口傅里叶变换、分数傅里叶变换以及小波分析的出现是傅里叶变换本身发展的必然性,并阐明了其改进方法所产生的原因及其优缺点。
然后为了讨论如何克服其缺点,接着引入窗口傅里叶变换,继而引入小波的基本概念,最后利用小波分析在信号处理中的运用,将其运用到实践中去。
从而可以得出这样的结果:运用小波分析这样的一种线性变换的方法,可以突出某些局部特征,从而可以达到对于地震波的高频成分进行一种能量补偿的效果;由于这种方法并没有增加带宽,仅仅是将带宽中的局部频率的能量进行增加,所以便于观察。
进而将傅里叶变换和小波分析在地震勘探中进行处理。
文章运用MATLAB软件,将原始信号通过程序在傅里叶变换和小波分析中进行计算和绘图。
从而进行对比分析,这为比较分析提供了纵向和横向的数据,方便了从不同角度进行比较,能够更好的进行全面的分析,所作的图更能直观的判断出小波分析的优越性。
摘要4-5Abstract5-8第1章引言8-13 1.1 论文来源8-91.2 选题依据及国内外研究现状(研究目的和意义)9-111.3 本文的主要结构和创新点11-13第2章傅里叶变换13-222.1 FOURIER变换的理论基础13-182.1.1 傅里叶变换的定义13-142.1.2 傅里叶变换的作用14-162.1.3 傅里叶变换的一些局限性16-182.2 快速傅里叶变换的一些原理及其运用18-202.3 GARBOR变换与窗口FOURIER变换20-22第3章小波分析22-283.1 小波分析22-253.1.1 小波分析的由来23-243.1.2 小波分析的原理24-253.2 小波变换在数字信号处理方面的应用25-28第4章小波分析地震资料数据处理中的应用28-424.1 地震资料高分辨分析284.2 2D频谱28-42结论42-44致谢44-45参考文献45-48攻读学位期间取得学术成果48。
小波分析原理
小波分析原理小波分析是一种用于信号处理和数据分析的重要工具,它能够将信号分解成不同频率的成分,从而更好地理解信号的特性。
小波分析原理涉及到信号的时频特性,以及小波函数的选择和小波变换的计算方法。
本文将对小波分析的原理进行介绍,帮助读者更好地理解这一重要的信号处理工具。
小波分析是一种时频分析方法,它能够在时间和频率上对信号进行局部分析。
与傅里叶变换不同,小波分析可以同时提供信号的时域和频域信息,因此在处理非平稳信号和非线性系统时具有更大的优势。
小波分析的基本原理是利用小波函数对信号进行分解,得到不同尺度和频率的成分,从而揭示信号的时频特性。
在小波分析中,选择合适的小波函数是十分重要的。
不同的小波函数具有不同的时频特性,因此在实际应用中需要根据信号的特点来选择合适的小波函数。
常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等,它们分别适用于不同类型的信号分析。
在选择小波函数时,需要考虑信号的频率范围、时间分辨率和频率分辨率等因素,以及小波函数的正交性和紧支撑性等性质。
小波变换是实现小波分析的数学工具,它通过对信号进行连续或离散的小波变换,得到信号在不同尺度和频率上的分量。
小波变换的计算方法包括连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT),它们分别适用于连续信号和离散信号的分析。
在实际应用中,离散小波变换由于计算效率高和实现简便而得到广泛应用,尤其是在信号压缩、特征提取和模式识别等领域。
总之,小波分析是一种重要的信号处理工具,它能够在时频领域对信号进行局部分析,揭示信号的特性和结构。
小波分析原理涉及到信号的时频特性、小波函数的选择和小波变换的计算方法,需要综合考虑信号的特点和分析的要求。
希望本文能够帮助读者更好地理解小波分析的原理和应用,为实际工程和科学问题的解决提供参考和帮助。
(整理)小波分析报告
小波方法年级:研一专业:高压姓名:吕树明学号:0920300072第1章绪论小波分析(Wavelet Analysis)即小波变换是80年代中期发展起来的一门新兴的数学理论和方法,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展,它具有许多优良的特性。
小波变换的基本思想类似于Fourier变换,就是用信号在一族基函数张成的空间上的投影表征该信号。
经典的Fourier变换把信号按三角正、余弦基展开,将任意函数表示为具有不同频率的谐波函数的线性迭加,能较好地刻划信号的频率特性,但它在时空域上无任何分辨,不能作局部分析,这在理论和应用上都带来了许多不便。
小波分析优于傅立叶之处在于,小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质,因为小波函数是紧支集,而三角正、余弦的区间是无穷区间,所以小波变换可以对高频成分采用逐渐精细的时域或空间域取代步长,从而可以聚焦到对象的任意细节。
因此,小波变换被誉为分析信号的显微镜,傅立叶分析发展史上的一个新的里程碑。
小波分析是一个新的数学分支,它是泛函分析、傅立叶分析、数值分析的最完美结晶;在应用领域,特别是在信号处理、图象处理、语音分析、模式识别、量子物理、生物医学工程、计算机视觉、故障诊断及众多非线性科学领域都有广泛的应用。
AbstractWavelet Analysis (order Wavelet), Wavelet transform is mid 80's developed a new mathematical theory and method, it is believed to be the Fourier Analysis method, it is the breakthrough of many excellent properties. The basic thought of wavelet transform is similar with Fourier signal in gens function of space projection lodged open like the signal representation. The Fourier transform of the classical signal by triangle is, the yankees will be arbitrarily, cosines with different frequency function for the linear superposition of harmonic function, can characterize the signal frequency characteristics, but when it without any resolution airspace, cannot make local analysis, it in theory and application are brought much inconvenience. Wavelet analysis is superior to Fourier, wavelet analysis in time domain and frequency domain, also have good properties, because the localization of wavelet function is tight, and triangle is a collection of interval is infinite, cosine interval, so the wavelet transformation of high frequency components can be refined by gradually replacing time or space domain, which can step length on any object to details. Therefore, the wavelet transform is regarded as the microscope, the analysis of signal in the history of the Fourier analysis, a new milestone. Wavelet analysis is a new branch of mathematics, it is the functional analysis, Fourier analysis, numerical analysis of the most perfect, In the fields of application, especially in the image processing and signal processing, analysis and pattern recognition, quantum physics, biomedical engineering, computer vision, fault diagnosis and nonlinear science is widely used in the field.Key words: wavelet Analysis, harmonic function, diagnosis第2章 傅立叶变换2.1周期信号的傅里叶级数任一满足狄利克雷条件的周期信号()f t (1T 为其周期)可展开为傅里叶级数。
信号与系统教材
信号与系统(2013年上海交通大学出版社出版的图书):
本书主要参照了1995年出版的《信号与系统》(上海交通大学出版社)教材,吸收了众多国内外同类教材的精华,除了保留传统的内容,即确定性信号经线性非时变系统传输与处理的基本概念与基本分析方法以外,增加了小波与小波分析方面的最基本内容。
这是对信号与系统教材编写的改革初探,旨在使本课程的教学内容能够适应快速发展的信息科学与技术需要。
目录:
第1章信号的函数表示与系统分析方法
第2章连续时间系统的时域分析
第3章离散时间系统的时域分析
第4章连续信号的傅里叶分析
第5章连续时间系统的频域分析
第6章离散时间信号与系统的傅里叶分析
第7章小波与小波分析
第8章拉普拉斯变换及连续时间系统的复频域分析
第9章z变换与离散时间系统的z域分析
第10章状态方程与状态变量分析法
附录A常用函数卷积积分表
附录B常用等比级数求和公式表
附录C卷积和表
附录D常用周期信号傅里叶系数表
附录E常用信号的傅里叶变换表
附录F拉普拉斯反变换表
附录G常用离散信号的z变换表
附录H利用小波方法对信号进行分解、压缩与重构处理的MATLAB脚本。
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V j ⊂ L2 ( R ), j ∈Z ,(为了表示方便,最小的空间记为 0,最大的空间记为∞)
1.单调性(逐级包含) : V j ⊂ V j+1 , 2.二进制伸缩相关性: f ( x ) ∈ V j ⇔ f (2 x ) ∈ V j+1 , f ( x / 2) ∈ V j−1 , 3.平移不变性: f ( x ) ∈ V j ⇔ f ( x − k ) ∈ V j , 4.逼近性: U V j = L2 ( R ) , { V j }j →∞ = L2 ( R) 且 I V j = { 0} , 即从整个平方可积函
k j
{
}
(2.4.9)
(2) g k 的和 将(2.4.9)式两边同时积分,并同除以尺度函数 ϕ 的积分,可看到:
∑g
k
k
=0
(3) 频域关系式 小波函数的傅立叶变换为
ˆ ˆ ψ (ω ) = g (ω / 2)ϕ (ω / 2) ,
g 是一周期为 2π 的函数 g (ω ) = ∑ g k e − jω k ,
k
(2.4.10) (2.4.11 )
(4)
递推关系
因为 ϕ ˆ ( 0) = ∫ ϕ (t ) dt =1 ,将(2.4.10)式反复迭代,可推出下式: ˆ ψ (ω ) = g (ω / 2)∏ h( 2 − j ω ) ,
j= 2 ∞
(5) 频域初值
ˆ 在(2.4.10)式中令 ω = 0 ,ψ (0) = ∫ ψ (t ) dt = 0
k 2
2
ˆ ϕ (ω + πk ) +
任取 A≤B,有下式成立:
2 2 ≤ ∑ α j ϕ j ≤ B ∑ α j . A α ∑ j j j j 上式说明了 { α j }与 f 的逼近程度。当 { ϕ j }∈ V0 是规范正交基时,上式的等号成立。
1/ 2
1/ 2
Vj+1 Vj Vj-1
∫
∞ −∞
ϕ ( x) dx = 1.
(2.4.3)
在很多时候,并不能得到尺度函数 ϕ 的解析表达式,但我们有快速算法可以得到
ϕ 在二进点( x = 2 − j k ; j , k ∈ Z )的值。在很多应用领域,我们感兴趣的并不是尺
度函数 ϕ 本身,而只是系数 hk 。 (3) 频域关系式 对双尺度方程(2.4.1)做傅立叶变换
D0 f ( x ) = ∑ d k( 0)ψ 0 k d k( 0) = D0 f ,ψ 0k = f ,ψ 0 k
上式实际上就是离散小波变换 WT f ,这样就把多分辨分析和小波变换联系起来 了。 D0 f ( x) 称为 f ( x ) 在 V0 中的细节信息,也就是两极逼近间的细节差异。 Q V1 = V0 ⊕ W 0 ∴ P1 f = P0 f + D0 f ∴ D0 f = P1 f − P0 f
2 k
(2.5.2)
将ϕ ˆ (ω ) = h(ω / 2)ϕ ˆ (ω / 2) (2.4.6)式代入,有(令 ω = ω / 2 ) :
∑ h(ω + πk )
k
2
ˆ ϕ (ω + πk ) = 1;
2
将上述和式分为偶数和奇数两部分,并考虑 h 以 2π 为周期,可进一步得出:
k∈偶数
∑ h(ω )
{
}
j , k ∈ Z 为 V j 的规范正交基。
同样可得到 f ( x ) 在 V j 中的平滑逼近,也就是 f ( x ) 在分辨率 j 下的概貌。 每一空间 Vj 代表了多尺度分析的一个层次, 其相对于另一个相邻空间是粗糙 的或是精细的。 通过合适地定义向这些空间的投影, 可给出函数在空间 Vj 的近似。
定理 1:设闭子空间序列 V j ⊂ L2 ( R ), j ∈Z ,是 L2 ( R) 的一个多分辨分析,从 g 可构 造出函数 ϕ ( x) ∈ V0 ,使得 { ϕ ( x − k )}构成 V0 的规范正交基:
1/2 1 2 −1 ˆ ˆ ϕ ( x) = F ∑ g (ω + 2mπ ) g (ω ) 2π m∈Z 说明:如果由分解得到的 g ( x ) → {g ( x − k )} 是规范正交的,则令 ϕ = g ;如果不
3.1.3 尺度函数与小波函数的一些重要性质
(i.) 尺度函数
(1) 二尺度差分方程 设 ϕ ∈V0 ∈V1 ,故存在一序列 {h' k }∈ l 2 ,使尺度方程满足
ϕ ( x) = 2 ∑ h 'k ϕ ( 2 x − k ) = 2∑ hk ϕ ( 2 x − k )
k k
(2.4.1)
hk =
由于 {ϕ ( x − l )| l ∈Z } 构成了 V0 的一组单位正交基,那么 ϕ j , l | l ∈ Z 也构成了 Vj 的 单位正交基。
{
}
3.2.1
Poisson 公式
Poisson 公式是正交归一性质在频域上的表现。 (1) 设 f (t − k ), k ∈ z 是一组正交归一的函数集合
t
1 1 ϕ ( x / 2) = ϕ ( x ) + ϕ ( x − 1) = 2 ϕ ( x ) + ϕ ( x − 1) 2 2
(2) h k 的和 将(2.4.1)式两边同时积分,并同除以尺度函数 ϕ 的积分,可看到:
∑h
k
k
=1
(2.4.2)
在一般条件下,尺度函数由其双尺度差分方程和下面的归一化方程唯一确 定,
ˆ ˆ ϕ (ω ) = ∑ hk e − jωk / 2ϕ (ω / 2)
k
,
(2.4.6)
ˆ = h (ω / 2)ϕ (ω / 2)
h 是一周期为 2π 的函数 h (ω ) = ∑ hk e − jω k ,
k
(2.4.7)
(4) 递推关系 因为 ϕ ˆ ( 0) = ∫ ϕ (t ) dt =1 ,将(2.4.6)式反复迭代,可推出下式: ˆ ϕ (ω ) = ∏ h( 2 − j ω ) ,
g ( 0) = 0.
3.2 正交小波基
上节中当 W j 为 Vj 在 V j+ 1 中的正交补空间时, 多尺度分析就成为一正交多尺度 分析。
多尺度分析为正交的一个充分条件为 W0⊥ V0 , 或 ψ ,ϕ (⋅ − l ) = 0, l ∈ Z , 其它条件通过变换尺度可简单推得。 若 {ϕ ( x − l )| l ∈Z } 是一组单位正交基,则称 ϕ 为正交尺度函数, ϕ 满足 ϕ ,ϕ ( ⋅ − l ) = δ l , l ∈ Z . (2.5.1)
j
如果函数 ψ 的整数平移集合 { ψ ( x − k ) | k ∈ Z }是空间 W0 的 Riesz 基,则函数 ψ 被 称为一小波函数。进而函数集合 { ψ
ϕ j ,k 相似) 。
j, k
| k , j ∈ Z }是 L2 ( R) 的 Riesz 基( ψ j ,k 定义同
W0 中的任何函数可表示成 { ψ ( x − k )}的线性组合。
↓2
高频部分 细节信号 低频部分 平滑概貌
↓2
x(n) V0
H1 (ω)
↓2
W1 :π/2~π H1 (ω) ↓2 W2 :π/4~π/2
H0 (ω)
↓2 V1 :0~π/2 0 V3 π/8 π/4 W2 H0 (ω) π/2 W1 ↓2 π V2 :0~π/4
W3
V2 V1 V0
这种子空间剖分过程可以记为:
V0 = W1 ⊕ V1 ,V1 = W 2 ⊕ V2 ,L , V j −1 = W j ⊕ V j
子空间具有以下特点: 逐级包含: V0 ⊃ V1 ⊃ V2 , L 逐级替换: V0 = W1 ⊕ V1 = W1 ⊕ W2 ⊕ V2 = W1 ⊕ W2 ⊕ L ⊕ W j ⊕ V j
3.1.2 多分辨(多尺度)分析的概念
第三章
3.1 多分辨分析
多分辨分析
在前一章,我们从连续小波引入了离散小波。现在从多分辨分析的角度对小 波进行分析。
3.1.1 由理想滤波器组引入
为了便于理解,我们先从理想滤波器组引入多分辨分析的概念。
|X(ω)|
-π
π
ω
|H0 (ω)|
|H1 (ω)|
ω -π/2 π/2 -π π ω
x(n)
H1 (ω) π/2~π H0 (ω) 0~π/2
2 h' k 2
该方程一般称为二尺度差分方程。 二尺度差分方程存在于任意两相邻的分辨级 V j ∈ V j +1 : ϕ j 0 (2 j x) = 2∑ hk ϕ ( 2 j+1 x − k )
k
h k 与 j 的具体值无关,无论对哪两个相邻级其值都相同。
举例:ϕ ( x ) 是宽度=1,高度=1 的方脉冲。 ∫ ϕ ( x )dx = 1 ,且 ϕ ( x − k ), k ∈ z 不重叠, 构成一组规范正交基。 ϕ ( x / 2) 与 ϕ ( x ) 之间有下面的关系:
是规范正交的,则由上式得到 ϕ ( x) ∈ V0 ,称 ϕ 为一尺度函数。 在上述基础上,对各子空间的结构作进一步说明: (1) V0 中的任何函数可表示成 { ϕ ( x − k )}的线性组合。
P0 f ( x) = ∑ f k( 0)ϕ 0 k
P0 f ( x ) 称为 f ( x ) 在 V0 中的平滑逼近,也就是 f ( x ) 在分辨率 j = 0 下的概貌。 (2) 定理 2:设闭子空间序列 V j ⊂ L2 ( R ), j ∈Z ,是 L2 ( R) 的一个多分辨分析, 则 ϕ j ,k = 2 j / 2 ϕ ( 2 j x − k ) ,