小波分析笔记
小波分析入门

小波分析的基本知识屠2001.8.2A.基本知识A1.小波(WAVELET)分类1.原始小波:(1).高斯gaus, (2).莫来特morlet, (3).墨西哥帽mexihat2.无限正则小波浪:(4).梅耶meyr (5).离散梅耶dmey3.正交和紧支集小波:(6).达比切斯dbN(Daubechies), (7).对称symN(symlets), (8).coifN4.双正交和紧支集小波: (9).双正交biorNr (10). 逆双正交rbioNr.Nd5.复小波: (11).复高斯cgauN (12)复莫来特 cmor Fb-Fc (13)复香农shan Fb-Fc(14).复频率B样条 fbspM Fb-Fc注1:db1小波也称哈尔Harr小波,也是原始小波注2.symlet小波是Daubechies小波的改进,由不对称改成近似对称注3.紧支集即函数在有限区域内不为零A2.小波函数和尺度(SCALE)函数1.小波函数(psi)--由高通滤波器确定,产生小波分解的细节 D(detail,)2.尺度函数(phi)--由低通正交镜象滤波器确定, 产生小波分解的逼近 A(approximation)A3.小波分解:S(SIGNAL)=A1+D1=(A2+D2)+D1=(A3+D3)+D2+D1=(A4+D4)+D3+D2+D1=...A4.小波包(WP=Wavelet Packet)分解:S=A1+D1=(AA2+DA2)+(AD2+DD2)=(AAA3+DAA3)+(ADA3+DDA3)+(ADA3+DDA3)+...A5.WAVEMENU: 开始图象用户界面GUI工具A6.WAVEDEMO: 小波工具箱演示B小波变换B1.一维连续小波变换:CWT coefs=cwt(S,scales,"wname')coefs=cwt(S,scales,'wname','plot')coefs=cwt(S,scales,'wname','plotmode')scales--正实数,如1:32,[64 32 16:-2:2],...COLORMENU,COLORBARB2.单级一维离散小波变换:DWT,UPCOEF[Ca1,Cd1]=dwt(x,'wname'), Ca1--逼近系数 Cd1--细节系数[Ca1,Cd1]=dwt(x,Lo_D,Hi_D)a1=upcoef('a',Ca1,'wname',1,L); a1--逼近 L--length(x)d1=upcoef('d',Cd1,'wname',1,L); d1--细节 L--length(x)B3.单级一维逆离散小波变换:IDWT, x=idwt(Ca1,Cd1,'wname')B4.多级一维离散小波分解:WAVEDEC,APPCOEF,DETCOEF,WRCOEF[C,L]=wavedec(x,N,'wname'),N--级(LEVEL)数 C--分解(DECOMPOSITION)矢量L--辅助操作(Bookkeeping)矢量B5.APPCOEF:提取一维小波逼近系数,A=appcoef(C,L,'wname',N)B6.DETCOEF:提取一维小波细节系数,A=detcoef(C,L,'wname',N)B7.WRCOEF:X=wrcoef('type',C,L,'wname',N).type=a,逼近;type=d,细节B8.WAVEREC(多级一维离散小波重构) 重构--RECONSTRUCTIONx=waverec(C,L,'wname')x=waverec(C,L,Lo_R,Hi_R)B9.WFILTERS--小波滤波器[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('wname'),'wname'=db,coif,sym,bior,rbioB10.DYADDOWN:二进(Dyadic)降采样 Y=dyaddown(x,EVENODD)EVENODD--even,y(k)=x(2k), --odd,y(k)=x(2k-1)B11. DYADUP:二进增采样(填零), y=dyadup(x,EVENODD)B12. WKEEP:保留矢量或矩阵的一部分C.小波包变换C1. WPDEC一维离散小波包分解:[T,D]=wpdec(x,N,'wname',E,P), T--树结构Tree structure, D--数据结构E-熵 Entropy E='shannon','threshold','norm','log energy','user'P-附加参数'threshold' 'sure':P=threshold(0<=P)'norm':P=power,1<=P<2)C2. WPREC一维离散小波包重构x=wprec(T,D) T--小波包树(TREE) N—节点(NODE)C3. WPCOEF小波包系数x=wpcoef(S,D,N)D.MALLAT算法(FWT)E.一维试验信号(b1(t): b2(t): )oislop(ramp+color noise):1=<t<=499,(t/500)+b2(t);500=<t<=1000,1+b2(t)2.freqbrk:1=<t<=500,sin(0.03t);501=<t<=1000,sin(0.3t)3. heavysin4.nelec(2000 电力消耗)5.leleccum(4320分(72小时)电力消耗6.linchirp(线性快扫)7.mfreqbrk8.mishmash 9.nearbrk(1~499,511~1500)10.noisbloc 11.noisbump12.noischir 13.noisdopp 噪声多普勒14.noismima 15.noispol: 在[1 1000]间 t^2-t+1+b1(t) 16.noissin:sin(0.03t)+b1(t) 17.qdchirp18.quachip19.scddvbrk:二阶导数不连续,t<0,exp(-4t^2);t>=0,exp(-t^2),t=[-0.5 0.5]20.sinfract 21.sinper8 22.sumlichr23.sumsin:sin(3t)+sin(0.3t)+sin(0.03t)24.trsin:1=<t<=500,((t-1)/500)+sin(0.3t);501=<t<=1000,((1000-t)/500)+sin(0.3t)25.vonkoch:分形,科克雪花26.warma:AR(3),b2(t)=-1.5*b2(t-1)-0.75*b2(t-2)-0.125*b2(t-3)+b1(t)+0.527.wcantor:分形,康托(三分取一)曲线28.whitnois:在[-0.5 0.5]间的均匀白噪声29.wnoislop:1=<t<=499,(3t/500)+b1(t);500=<t<=1000,3+b1(t)30.wntrsin:1=<t<=500,((t-1)/500)+sin(0.3t)+b1(t);501=<t<=1000,((1000-t)/500)+sin(0.3t)+b1(t)31.wstep:1=<t<=500,s=0;501=<t<=1000,s=20.32.cuspamax(1024):x=linspace(0,1.1024);y=exp(-128*((X-0.3).^2))-3*(abs(x-0.7).^0.433.brkintri:顶端折线三角34.wcantsym(2188):对称康托集disp('******)*************MALLAT算法示例***********************************************')x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db1','d');tmpo1=conv(x,Lo_D); [1.8 1.0 -1.0 -1.8]*[0.7071 0.7071]tmpo2=conv(x,Hi_D);Ca1=dyaddown(tmpo1);Cd1=dyaddown(tmpo2);disp('低通分解滤波器系数Lo_D 高通分解滤波器系数Hi_D');disp( [(Lo_D)' (Hi_D)'] ),disp('卷积conv(x,Lo_D 卷积conv(x,Hi_D)');disp( [(tmpo1)’ (tmpo2)’] ),disp('一级逼近系数Ca1 一级细节系数Cd1');disp( [(Ca1)’ (Cd1)’] ),% Ca1=1.9799 -1.9799 Cd1= 0.5657 0.5657[Lo_R,Hi_R]=wfilters('db1','r');disp('低通重构滤波器系数Lo_R=');disp(Lo_R),disp('高通重构滤波器系数Hi_R=');disp(Hi_R),tmp1=dyadup(Cd1);tmpo3=conv(tmp1,Hi_R);d1=wkeep(tmpo3,4);tmp2=dyadup(Ca1);tmpo4=conv(tmp2,Lo_R);a1=wkeep(tmpo4,4);disp( '一级逼近a1 一级细节d1 ');DISP( [(a1)’ (d1)’] ),% 一级逼近a1= 1.4000 1.4000 -1.4000 -1.4000% 一级细节d1= 0.4000 -0.4000 0.4000 -0.4000figure(1),a0=a1+d1;subplot(521),bar(x,0.1),title('原始波形x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8]'), grid,axis([0 5 -2 2]),subplot(522),bar(a0,0.1),title('分解后重构波形s=a1+d1'),grid,axis([0 5 -2 2])subplot(523),bar(Ca1,0.1),title(' 逼近系数Ca1=[1.98 -1.98]'),grid,axis([0 5 -2 2])subplot(524),bar(Cd1,0.1),title(' 细节系数Cd1=[0.566 0.566]'),grid,axis([0 5 0 1])subplot(525),bar(a1,0.1),title(' 一级逼近a1=[1.4 1.4 -1.4 -1.4]'),grid,axis([0 5 -2 2])subplot(526),bar(d1,0.1),title(' 一级细节d1=[0.4 -0.4 0.4 -0.4]'),grid,axis([0 5 -1 1])subplot(527),bar(Lo_D,0.1),title('低通分解滤波器系数Lo_D'),grid,axis([0 5 0 1])subplot(528),bar(Hi_D,0.1),title('高通分解滤波器系数Hi_D'),grid,axis([0 5 -1 1])subplot(5,2,9),bar(Lo_R,0.1), title('低通重构滤波器系数Lo_R'),grid,axis([0 5 0 1])subplot(5,2,10),bar(Hi_R,0.1),title('高通重构滤波器系数Hi_R'),grid,axis([0 5 -1 1])%******以上为MALLAT算法原理,实际上用简单命令DWT,UPCOEF计算如下************************** x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];length(x);[Ca1,Cd1]=dwt(x,'db1');a1=upcoef('a',Ca1,'db1',1,4);d1=upcoef('d',Cd1,'db1',1,4);x1=a1+d1;a0=idwt(Ca1,Cd1,'db1',4);------------------------------------------------------------------------------------ x=[1.8 -1.8 1.8 -1.8];x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db40','d');tmpo1=conv(x,Lo_D);tmpo2=conv(x,Hi_D);Ca1=dyaddown(tmpo1);Cd1=dyaddown(tmpo2);disp('低通分解滤波器系数Lo_D 高通分解滤波器系数Hi_D');disp( [(Lo_D)'(Hi_D)'] )disp('卷积conv(x,Lo_D)');disp(tmpo1),disp('卷积conv(x,Hi_D)');disp(tmpo2),disp('一级逼近系数Ca1=');disp(Ca1),disp('一级细节系数Cd1=');disp(Cd1),[Lo_R,Hi_R]=wfilters('db40','r');disp('低通重构滤波器系数Lo_R=');disp(Lo_R),disp('高通重构滤波器系数Hi_R=');disp(Hi_R),tmp1=dyadup(Cd1);tmpo3=conv(tmp1,Hi_R);d1=wkeep(tmpo3,4);tmp2=dyadup(Ca1);tmpo4=conv(tmp2,Lo_R);a1=wkeep(tmpo4,4);disp('一级逼近a1');disp(a1),disp('一级细节d1');disp(d1),figure(2),a0=a1+d1;subplot(521),bar(x,0.1),title('原始波形x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8]'),subplot(521),bar(x,0.1),title('原始波形x=[1.8 -1.8 1.8 -1.8]'),grid,axis([0 5 -2 2]),subplot(522),bar(a0,0.1),title('分解后重构波形s=a1+d1'),grid,axis([0 5 -2 2]) subplot(523),bar(Ca1,0.1),title(' 逼近系数Ca1'),grid,axlimdlg, axis([0 5 -2 2]) subplot(524),bar(Cd1,0.1),title(' 细节系数Cd1'),grid,axlimdlg, axis([0 5 0 1])subplot(525),bar(a1,0.1),title(' 一级逼近a1=[1.296,0.911,-0.6502,-1.5585]'),subplot(525),bar(a1,0.1),title(' 一级逼近a1=[ ]'), axlimdlg,grid, axis([0 5 -2 2])subplot(526),bar(d1,0.1),title(' 一级细节d1=[0.504,0.089,-0.3498,-0.2415'), subplot(526),bar(d1,0.1),title(' 一级细节d1=[ ]'),axlimdlg,grid, axis([0 5 -1 1])subplot(527),bar(Lo_D,0.1),title('低通分解滤波器系数Lo_D'),grid, axis([0 5 0 1]) subplot(528),bar(Hi_D,0.1),title('高通分解滤波器系数Hi_D'),grid, axis([0 5 -1 1]) subplot(5,2,9),bar(Lo_R,0.1), title('低通重构滤波器系数Lo_R'),grid, axis([0 5 0 1]), axlimdlg,subplot(5,2,10),bar(Hi_R,0.1),title('高通重构滤波器系数Hi_R'),grid, axis([0 5 -1 1]) axlimdlg,k=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];s=[1.296 0.911 -0.6502 -1.5585];t=[0.504 0.089 -0.3498 -0.2415];ss=abs(fft(s,21));tt=abs(fft(t,21));kk=abs(fft(k,21));subplot(311),plot(kk),grid,axlimdlg,subplot(312),plot(ss),grid,axlimdlg,subplot(313),plot(tt),grid,axlimdlg,k1=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];s1=[1.4 1.4 -1.4 -1.4];t1=[0.4 -0.4 0.4 -0.4];k2=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];s2=[1.296 0.911 -0.6502 -1.5585];t2=[0.504 0.089 -0.3498 -0.2415];S1=abs(fft(s1,21));T1=abs(fft(t1,21));K1=abs(fft(k1,21));S2=abs(fft(s2,21));T2=abs(fft(t2,21));K2=abs(fft(k2,21));subplot(321),plot(K1),grid,axis([1 11 0 6]),title('Harr')subplot(323),plot(S1),grid,axis([1 11 0 6]),title('Harr')subplot(325),plot(T1),grid,axis([1 11 0 2]),title('Harr')subplot(322),plot(K2),grid,axis([1 11 0 6]),title('db40')subplot(324),plot(S2),grid,axis([1 11 0 6]),title('db40')subplot(326),plot(T2),grid,axis([1 11 0 2]),title('db40')disp('**********MALLAT算法可用简单命令DWT,UPCOEF重算如下*******************')x=[1.8 1.0 -1.0 -1.8];length(x); =4[Ca1,Cd1]=dwt(x,'db1');a1=upcoef('a',Ca1,'db1',1,4);d1=upcoef('d',Cd1,'db1',1,4);disp('一级逼近系数Ca1=');disp(Ca1), disp('一级细节系数Cd1=');disp(Cd1),disp('一级逼近a1=');disp(a1), disp('一级细节d1=');disp(d1),x1=a1+d1;a0=idwt(Ca1,Cd1,'db1',4);figure(1),subplot(321),bar(x,0.1),title('x=a1+d1=[1.8 1.0 -1.0 -1.8]'),grid,axis([0 5 -2 2]),subplot(322),bar(a0,0.1),title('a0=idwt=x'),grid,axis([0 5 -2 2])subplot(323),bar(Ca1,0.1),title(' 逼近系数Ca1=[1.98 -1.98]'),grid,axis([0 5 -2 2])subplot(324),bar(Cd1,0.1),title(' 细节系数Cd1=[0.566 0.566]'),grid,axis([0 5 0 1]) subplot(325),bar(a1,0.1),title(' 一级逼近a1=[1.4 1.4 -1.4 -1.4]'),grid,axis([0 5 -1.5 1.5])subplot(326),bar(d1,0.1),title(' 一级细节d1=[0.4 -0.4 0.4 -0.4]'),grid,axis([0 5 -1 1])pausedisp(' *******************************************************************'), disp(' * *'), disp(' * *'), disp(' * 低通滤波器减低通滤波器等于带通滤波器 *'), disp(' * *'), disp(' *******************************************************************'), pause,f=-10:0.01:10;t=-50:1/20:50;y1=cos(2*pi*100*f);y2=cos(2*pi*100*t);y1(1:50)=zeros(1,50);y1(1952:2001)=zeros(1,50);y2(1:250)=zeros(1,250);y2(1752:2001)=zeros(1,250);yy=y1-y2;u=cos(2*pi*7*t);v=sinc(t);r=u.*v;U=fft(u);V=fft(v);R=fft(r);x1=real(ifft(y1));x2=real(ifft(y2));xx=real(ifft(yy));figure(2),subplot(331),plot(f,y1),axis([-12,12,0,1.1]),...title('低通(尺度) Y1(f),Fc=9.5Hz.'),subplot(332),plot(f,y2),axis([-12,12,0,1.1]),...title('低通(尺度) Y2(f),Fc=7.5Hz.'),subplot(333),plot(f,yy),axis([-12,12,0,1.1]),...title('带通(小波) YY(f),BW=2Hz.'),subplot(334),plot(t,ifftshift(x1)),axis([-5 5 -0.1 1.0]),...title('X1(t)=IFFT(Y1)'),xlabel('t(s)'),...subplot(335),plot(t,ifftshift(x2)),axis([-5 5 -0.3 0.8]),...title('X2(t)=IFFT(Y2)'),xlabel('t(s)'),subplot(336),plot(t,ifftshift(xx)),axis([-5 5 -0.1 0.16]),...title('X3(t)=IFFT(YY)'),xlabel('t(s)'),pausedisp(' ******************************************************************'), disp(' * *'), disp(' * 调制引起频移,低通变成带通 *'), disp(' * *'), disp(' ******************************************************************'), pause, figure(3),subplot(331),plot(t,u),axis([-2 2 -1.1 1.1]),title('u=cos(2pi*7t),t=-50~50'),subplot(332),plot(t,v),axis([-4 4 -0.3 1.1]),title('v=sinc(t),t=-50~50')subplot(333),plot(t,r),axis([-4 4 -0.9 1.1]),title('r=uv,t=-50~50')subplot(334),plot(f,abs(U)),axis([-5 5 0 900]),title('FFT(u),F=3Hz'),xlabel('Hz') subplot(335),plot(f,fftshift(abs(V))),axis([-5 5 0 23]),...title('V=FFT(v)),低通:Fc=0.5Hz'),xlabel('Hz')subplot(336),plot(f,abs(R)),axis([-5 5 0 11]),title('FFT(r),带通:BW=1Hz'),...xlabel('Hz'),pause,********************************************************************************* t1=-10:0.02:10;f1=0:0.05:50;ta=-20:0.02:20;tb=0:0.02:40;f1=0:1/40:50;x1=cos(2*pi*50*t1);x2=cos(2*pi*50*[0:0.02:20]);x3=cos(2*pi*50*[20:0.02:40]);xa=[zeros(1,500) x1 zeros(1,500)];xb=[x2 zeros(1,1000)];xc=[zeros(1,1000) x3]; fxa=fft(xa);fxb=fft(xb);fxc=fft(xc);subplot(531),plot(ta,xa),axis([-20 20 0 1.1]),title(''),subplot(532),plot(tb,xb),axis([0 40 0 1.1]),title(''),subplot(533),plot(tb,xc),axis([0 40 0 1.1]),title(''),subplot(534),plot(f1,abs(fxa)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(535),plot(f1,abs(fxb)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(536),plot(f1,abs(fxc)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(537),plot(f1,angle(fxa)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(538),plot(f1,angle(fxb)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(539),plot(f1,angle(fxc)),grid,axlimdlg,title(''),subplot(5,3,10),plot(f1,unwrap(angle(fxa))),grid,axlimdlg,title(''),subplot(5,3,11),plot(f1,unwrap(angle(fxb))),grid,axlimdlg,title(''),subplot(5,3,12),plot(f1,unwrap(angle(fxc))),grid,axlimdlg,title(''),disp('**************************END***********************************'),。
小波分析算法资料整理总结

一、小波分析基本原理:信号分析是为了获得时间和频率之间的相互关系。
傅立叶变换提供了有关频率域的信息,但有关时间的局部化信息却基本丢失。
与傅立叶变换不同,小波变换是通过缩放母小波(Mother wavelet)的宽度来获得信号的频率特征,通过平移母小波来获得信号的时间信息。
对母小波的缩放和平移操作是为了计算小波系数,这些小波系数反映了小波和局部信号之间的相关程度。
相关原理详见附件资料和系统设计书。
注:小波分析相关数学原理较多,也较复杂,很多中文的著作都在讨论抽象让非数学相关专业人难理解的数学。
本人找到了相对好理解些的两个外文的资料:Tutorial on Continuous Wavelet Analysis of Experimental Data.docTen.Lectures.of.Wavelets.pdf二、搜索到的小波分析源码简介(仅谈大体印象,还待继续研读):1、83421119WaveletVCppRes.rar源码类型:VC++程序功能是:对简单的一维信号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换,从而得到小波分解系数;再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的。
说明:在这一程序实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程和在信号消噪中的重要作用,以及在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。
但这是为专业应用写的算法,通用性差。
2、WA.FOR(南京气象学院常用气象程序中的小波分析程序)源码类型:fortran程序功能是:对简单的一维时间序列进行小波分析。
说明:用的是墨西哥帽小波。
程序短小,但代码写得较乱,思路不清,还弄不明白具体应用。
3、中科院大气物理学所.zip(原作者是美国Climate Diagnostics Center的C. Torrence 等)源码类型:fortran和matlab程序各一份功能是:气象应用。
小波分析学习心得

小波分析学习心得学习小波分析这门课程已经有一段时间了,我对于这一门课程已经有了一定程度的认识。
由于学科专业所限,我平时接触小波分析的机会并不是很多,很高兴在这个学期能够有机会专门学习小波分析。
经过这一段时间小波分析的学习,虽然我还不能说是精通小波分析,不过也是对其中的一些基本概念有了一定的理解。
后文中,我将会对在小波分析学习过程中所得到的一些学习心得进行总结。
我们通常说的波一般指的是物质的一种运动方式,在数学中它对应于时间域或空间域的震荡方程。
正弦波就是一种最为常见的波,它的振幅均匀的分布时域中,并不收敛,所具有的能量是无穷的。
小波,顾名思义,就是小的波,它的能量是有限的,相对于正弦波而言,它的振幅在时域上是收敛的,能量并不是无穷的。
傅里叶变换将函数投影到正弦波上,将函数分解成了不同频率的正弦波,这是一个非常伟大的发现,但是在大量的应用中,傅里叶变换的局限性却日趋明显,事实上在光滑平稳信号的表示中,傅里叶变换已经达到了近似最优表示,但是日常生活中的信号却并不是一直光滑的,傅里叶变换在奇异点的表现就令人非常不满意,从对方波的傅里叶逼近就可以看出来,用了大量不同频率的正弦波去逼近其系数衰减程度相当缓慢。
其内在的原因是其基底为全局性基底,没有局部化能力,以至局部一个小小的摆动也会影响全局的系数。
很多应用场合要求比较精确的时频定位,傅里叶变换的缺点就越来越突出了。
窗口傅里叶变换将信号乘上一个局部窗,然后再做傅里叶变换,获得比较好的时频定位特性,再沿时间轴滑动窗口,得到整个时间轴上的频率分布,似乎到这里就应该结束了,因为我们可以把窗设计小点获得较高的时间分辨率,并期望有同样高的频率分辨率,但测不准原理无情的告诉我们,没有这么好的窗能在时间和频率都任意小的,最优的就是高斯窗了(窗的选取还需满足频率域也为窗函数,并不是每个时窗都满足这个条件的)。
通过短时傅里叶变换我们可以画出时频图,但是存在问题:当我们分析频率较高部分信号时应该用更窄的窗,反之用宽窗,但短时傅里叶变换一旦选定窗过后,分辨率就固定了,若要其他分辨率则需要更换窗。
小波分析小结(小编整理)

小波分析小结(小编整理)第一篇:小波分析小结小波分析的形成小波分析是一门数学分支,是继Fourier变换之后新的时频域分析工具。
小波理论的形成经历了三个发展阶段:Fourier变换阶段:Fourier变换是将信号在整个时间轴上进行积分,它将信号的时域特征和频域特征联系起来,分别进行分析。
设信号f(t),其Fourier变换为:F(ω)=⎰f(t)e-iωtdt-∞∞F(ω)确定了f(t)在整个时间域上的频谱特性。
但Fourier变换不能对信号从时域和频域结合起来分析,它是一种全局变换,在时间域上没有任何分辨率。
例:f(t)=1,(-2<=t<=2),其Fourier变换对应图如下:短时Fourier变换阶段:短时Fourier变换即加窗Fourier变换,其思想是把信号分成许多小的时间间隔,用Fourier分析每个时间间隔,以确定该间隔存在的频率,达到时频局部化目的。
其表达式为:Gf(ω,τ)=〈f(t),g(t-τ)ejωt〉=⎰f(t)g(t-τ)e-jωtdtR式中,g(t)为时限函数,即窗口函数,e-jωt起频限作用,Gf(ω,τ)大致反映了f(t)在τ时、频率为ω的信号成分含量。
由上式,短时Fourier变换能实现一定程度上的时频局部化,但窗口函数确定时,窗口大小和形状固定,所得时频分辨率单一。
小波分析阶段:为了克服上述缺点,小波变换应运而生。
小波变换在研究信号的低频成分时其窗函数在时间窗长度上增加,即在频率宽上减小;在研究信号的高频成分时其窗函数在时间窗长度上减小,而在频率宽上增加。
对信号可以进行概貌和细节上的分析。
小波的定义:∝(ω),若满足设ψ(t)∈L2(R)(为能量有限的空间信号),其Fourier变换为ψ容许条件:|ψ(ω)|2⎰-∞|ω|dω<+∞∞∝∝(0)=∞ψ(t)dt=0,说明ψ(t)具有波动则称ψ(t)为母小波,由容许条件可得:ψ⎰-∞性,在有限区间外恒为0或快速趋近于0.t-12以Marr小波ψ(t)=(1-t)e2为例,如下图:2π2将母小波进行伸缩平移所得小波系列称为子小波,定义式如下:ψb,a(t)=1t-bψ(),a>0aa其中a为伸缩因子,b为平移因子。
小波分析基础学习资料

? 任何复杂的信号 f(t),都能由一个母函数 ? (t) 经过伸缩和平移产生的基
底的线性组合表示; ? 信号用新的基展开的系数要能反映出信号在时域上的局部化特性;
? 新的基函数 ? (t) 及其伸缩平移要比三角基 sint更好地匹配非平稳信号。
历史上, Haar第一个找到了这样一个基函数,这就是非常著名但又 及其简单的 Haar小波。
(1.9)
称 f?(? ) 为f(t)的傅立叶变换,反变换公式为
? f (t ) ? ?? f?(? )e i? t d? ??
(1.10)
有了傅立叶变换,我们可以很容易地将时域信号 f(t)转换到频 域 f?(? )上,于是信号的频率特性一目了然,并且与傅立叶级数 一样,傅立叶变换将一段信号的主要低频能量都集中在频率信 号的前面几项,这种能量集中性有利于进一步的处理。在过去 200年里,傅立叶分析在科学与工程领域发挥了巨大的作用, 但傅立叶分析也有不足,主要表现在以下两点:
数表示成如下形式:
? f (t) ?
a0 2
?
??
(ak cos k? 0t ? bk sin k? 0t)
i?1
(1.4)
这就是著名的傅立叶级数,cos k? 0t和sin k? 0t 都是简单的调和
振荡函数,直观讲都是正弦波。ak和bk 是函数f(t)的傅立叶系数,
可由以下公式计算:
?2
ak ? T
(1.13)
构成L2(R)的一个规范正交基。故任何一个能量有限信号 f(t)? L2(R) 可以分解为
?? f (t) ?
c j,k? j,k (t)
j? Z k? Z
? 其中c j,k ??
f (t),? j,k (t) ??
小波分析小结

小波分析小结小波分析的形成小波分析是一门数学分支,是继Fourier 变换之后新的时频域分析工具。
小波理论的形成经历了三个发展阶段:Fourier 变换阶段:Fourier 变换是将信号在整个时间轴上进行积分,它将信号的时域特征和频域特征联系起来,分别进行分析。
设信号()f t ,其Fourier 变换为:()()i tF f t e dt ωω∞--∞=⎰()F ω确定了()f t 在整个时间域上的频谱特性。
但Fourier 变换不能对信号从时域和频域结合起来分析,它是一种全局变换,在时间域上没有任何分辨率。
例:()1,(22)f t t =-<=<=,其Fourier 变换对应图如下:短时Fourier 变换阶段:短时Fourier 变换即加窗Fourier 变换,其思想是把信号分成许多小的时间间隔,用Fourier 分析每个时间间隔,以确定该间隔存在的频率,达到时频局部化目的。
其表达式为:(,)(),()()()j t j t f RG f t g t e f t g t e dtωωωτττ-=〈-〉=-⎰式中,()g t 为时限函数,即窗口函数,j te ω-起频限作用,(,)fGωτ大致反映了()f t 在τ时、频率为ω的信号成分含量。
由上式,短时Fourier 变换能实现一定程度上的时频局部化,但窗口函数确定时,窗口大小和形状固定,所得时频分辨率单一。
小波分析阶段:为了克服上述缺点,小波变换应运而生。
小波变换在研究信号的低频成分时其窗函数在时间窗长度上增加,即在频率宽上减小;在研究信号的高频成分时其窗函数在时间窗长度上减小,而在频率宽上增加。
对信号可以进行概貌和细节上的分析。
小波的定义:设2()()t L R ψ∈ (为能量有限的空间信号),其Fourier 变换为µ()ψω,若满足容许条件:·2|()|||d ψωωω∞-∞<+∞⎰则称()t ψ为母小波,由容许条件可得:µ(0)()0t dt ψψ∞-∞==⎰,说明()t ψ具有波动性,在有限区间外恒为0或快速趋近于0.以Marr 小波222())2tt t e ψπ-=-为例,如下图:将母小波进行伸缩平移所得小波系列称为子小波,定义式如下:,()(),0b a t b t a a aψψ-=>其中a 为伸缩因子,b 为平移因子。
小波分析要点整理

小波分析的要点:1.目的小波分析是一个强有力的统计工具,最早使用在信号处理与分析领域中,通过对声音、图像、地震等信号进行降噪、重建、提取,从而确定不同信号的震动周期出现在哪个时间或频域上。
现在广泛的应用于很多领域。
在地学中,各种气象因子、水文过程、以及生态系统与大气之间的物质交换过程都可以看作是随时间有周期性变化的信号,因此小波分析方法同样适用于地学领域,从而对各种地学过程复杂的时间格局进行分析。
如,温度的日变化周期、年变化周期出现在哪些事件段上,在近100年中,厄尔尼诺-拉尼娜现象的变化周期及其出现的时间段,等等。
2.方法小波变换具有多分辨率分析的特点,并且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。
小波变换通过将时间系列分解到时间频率域内,从而得出时间系列的显著的波动模式,即周期变化动态,以及周期变化动态的时间格局(Torrence and Compo, 1998)。
小波(Wavelet),即小区域的波,是一种特殊的、长度有限,平均值为零的波形。
它有两个特点:一是“小”,二是具有正负交替的“波动性”,即直流分量为零。
小波分析是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,能自动适应时频信号分析的要求,可聚焦到信号的任意细节。
小波分析将信号分解成一系列小波函数的叠加,而这些小波函数都是由一个母小波(mother wavelet)函数经过平移与尺度伸缩得来的。
用这种不规则的小波函数可以逼近那些非稳态信号中尖锐变化的部分,也可以去逼近离散不连续具有局部特性的信号,从而更为真实的反映原信号在某一时间尺度上的变化。
小波分析这种局部分析的特性使其成为对非稳态、不连续时间序列进行量化的一个有效工具(Stoy et al., 2005)。
小波是一个具有零均值且可以在频率域与时间域内进行局部化的数学函数(Grinsted et al., 2004)。
一个小波被称为母小波(mother wavelet),母小波可沿着时间指数经过平移与尺度伸缩得到一系列子小波。
小波分析知识点总结

小波分析知识点总结小波分析的基本思想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,然后对这些成分进行分析。
小波函数通常具有局部化特性,能够反映信号的局部特征,在时域和频域上都具有一定的分辨率,因此可以更准确地描述信号的时频特性。
小波分析主要包括小波变换、小波系数的选择、小波包分析、小波域滤波等内容。
下面将从这些方面对小波分析进行介绍。
1. 小波变换小波变换是小波分析的核心内容,它将信号分解成不同尺度和频率的成分。
小波变换包括连续小波变换和离散小波变换两种形式。
连续小波变换将信号分解成不同尺度和频率的成分,并且可以实现任意精细程度的分解。
但是由于小波函数是连续的,计算复杂度较高,因此应用较为有限。
离散小波变换是将连续小波变换进行离散化处理,从而降低计算复杂度。
离散小波变换可以通过小波分解和小波重构过程来实现信号的分解和重构,具有较好的实用性和计算效率。
小波变换具有多重分辨率分析的特点,可以在不同尺度和频率上对信号进行分析,具有较好的时频局部化特性。
2. 小波系数的选择小波系数对信号的分解和重构效果具有重要影响。
通常情况下,小波系数是由小波函数的形状和尺度决定的,不同的小波函数对信号的分解和重构效果有一定的影响。
常用的小波函数包括哈尔小波、Daubechies小波、Meyer小波、Gabor小波等。
这些小波函数具有不同的形状和尺度特性,可以适用于不同类型的信号。
在选择小波系数时,需要考虑信号的特点和分析的目的,选择合适的小波函数和尺度参数,以实现更好的分解效果。
3. 小波包分析小波包分析是小波变换的一种扩展形式,它能够对信号进行更为细致的分解。
小波包分析将信号进行逐层分解,得到更为丰富的频率成分,能够更准确地描述信号的时频特性。
小波包分析通常采用二叉树结构进行信号分解,在每层分解中都能够获得更为细致的频率分量。
小波包分析可以实现任意精细程度的频率分解,能够更充分地利用小波函数的局部化特性,对信号进行更为全面的时频分析。
小波分析学习笔记

小波分析学习笔记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。
小波基:一般从线性相位,消失矩,相似性,紧支撑等来选择。
二进离散小波变换是最常用的离散小波变换,它对变换域的尺度参数a ,平移参数b 进行二进离散化处理,即a=2j ,b=k2j ; j,k ∈Z 。
其小波函数及变换系数表达式如下:二进小波函数:()-j/2-j j,k ψ(t)=2ψ2t-k ;二进小波变换: ()()()-j/2+j j -j -WT 2,k2=2ψ2t-k dt ff t ∞∞⎰; 二进小波逆变换: ()()++-12a,b ψf --da=C ψt WT a,b db a ()f t ∞∞∞∞⎰⎰()2+ψ-ˆψωC =d ωω;∞∞⎰其中()()ˆψω=FT ψ(t); 多分辨率分析(Multi Resolution Analysis, MRA )通过构造在频率上高度逼近L 2(R)空间的正交小波基(相当于带宽各异的带通滤波器组),将信号分解为低频部分(近似分量)和高频部分(细节分量)。
小波分析笔记一。

小波方法率参数,b 是时空参数。
在实际应用中,常选取h 与hˆ为在有界区间外为0或衰减较快的函数,所以小波可以实现时频的局部化。
加上小波的自适应能力,可使小波在描述信号时具有变焦的能力,这就解决了傅里叶函数和傅里叶加窗函数不能满足的特性。
概括的来说小波变换就是能满足这样要求的一种变换,小波函数中存在与局部频率相对应的尺度因子,可以改变时频窗口的形状,却不改变窗口的面积,当尺度因子逐渐减小时,小波函数的频谱便渐趋高频方向,而其宽度则渐趋狭小。
据此满足了信号的频度愈高,它在时空域上的分辨率愈高的要求。
小波分析由于对高频成分采用逐步精细的时域或空域取样步长,从而可以聚焦到对象的任意细节,故赢得了“数学显微镜”得美誉。
虽然从原则上讲,以往使用付里叶分析的场合现在都可采用小波分析,尤其对非平稳信号的处理,小波分析因能更好地反映其频率特性而取得更好的结果。
但小波分析并不能完全取代付里叶分析,在处理渐变信号时,付里叶或加窗付里叶分析较之小波分析更为有效。
二者配合才可适应任意信号的分析与处理。
二、小波方法1、尺度函数空间假设是在三维空间里表达一个向量,我们需要建立一个三维的坐标系,只要坐标系建立我们就可以用三个点(x,y,z )来简单的表示一个向量,同样的在一个信号我们设为f(t),要想表示它,我们可以用一个个正交的简单函数来构建坐标系,然后将f(t)映射在这些简单的正交函数上,产生一个系数,这些系数我们就可以等同于(x,y,z),只是由于它的维数是超过3维的不好想象。
总之就是利用相互正交的简单函数,构建一个表达信号的空间“坐标系”,然后就可以用这些系数和正交函数来表示f(t)。
这就是小波的核心思想,在小波分析中这个构建坐标系的函数,就是小波函数,但是在小波函数来表示一个信号的时候,它其实是将信号映射在了时频平面内的,这里面就有一个问题,在实现过程中需要对一个频域的底座和平台,来让信号f(t)与之做映射后是在一定的频率分辨率上进行的,这个起到底座的函数就是尺度函数,在尺度函数的平台下对频率的分析,或者说对信号的f(t)的表达就是小波函数的作用了。
第十一讲 小波分析基础

式中 c j ,k 为离散小波变换的结果,称为小波系数。
4.1 多分辨分析
若空间 L2 ( R) 中有一列子函数空间 V j 1. 2. 3. 4. 5.
jZ
满足如下条件:
单调性: V j 1 V j V j 1 , j Z ; 逼近性: V j 0, V L2 (R) ;
S ( , ) f (t ) g (t )e jt dt
R
g (t ) 是一个具有紧支集的函数,可以看出是一个窗函数
f (t )
是待分析信号函数
e jt 起着频限的作用
g (t )
起着时限的作用
1.3 短时傅里叶的特点
S (, ) :大致上反映了信号f ( x) 在时刻 、频率为 的
频 率
时间
3.2 连续小波变换
ˆ ( ) ,当 ˆ ( ) 满足允 设 ( x) L2 (R) ,即满足 R ( x ) dx ,其傅里叶变换为
2
许条件(完全重构或恒等分辨条件)
ˆ ( ) C d R
称 ( x) 为一个小波或母小波,若采用以下定义式:
试求相应的正交小波函数
7 课后预习
小波评价指标 各种母小波特点及适用性 正交小波构造方法(了解) 小波变换的应用
8 课堂练习
求下列分段函数的哈尔变换,并进行复原
v(t)
2
1 0.25 0.5 0.75 t
-1
-2
1 f ( x) C
da (W f )(b, a) b,a ( x) a 2 db
小波分析整理

0 (t ) 1 / 4 e i t e t
0
2
/2
(2)
式中 t 为时间,ω0 是无量纲频率。当 ω0=6,小波尺度 s 与傅里叶周期(period)基本相等(λ, λ = 1.03s) (Torrence and Webster, 1999) ,所以尺度项与周期项可以相互替代。由此可见, Morlet 小波在时间与频率的局部化之间有着很好的平衡 (Grinsted et al., 2004) 。 此外, Morlet 小波中还包含着更多的振动信息, 小波功率可以将正、 负峰值包含在一个宽峰之中 (Torrence and Compo, 1998) 。 (2)小波功率谱 为使计算更为快捷,公式(1)的卷积在傅里叶域内执行(Torrence and Compo, 1998; Grinsted et al., 2004) 。 Wn ( s ) 定义为小波功率谱(wavelet power spectrum),该功率谱表达 了时间系列在给定小波尺度和时间域内的波动量级(Lafrenière and Sharp, 2003) 。由于我们 采用的 Morlet 母小波为复值小波,因此 W x ( s ) 也为复数,其复值部分可以解释为局部相位 (Torrence and Compo, 1998) 。将小波功率谱在某一周期上进行时间平均,我们可以得到小 波全谱(global wavelet spectrum) ,
2004) 。 对一个时间系列进行小波转换时,母小波的选择显得尤为重要,Farge(1992)曾经讨 论过母小波选择时需要考虑的因素,例如正交与非正交、负值与实值、母小波的宽度与图形 等等。 正交小波函数一般用于离散小波变换, 非正交小波函数即可用于离散小波变换也可用 于连续小波变换(Torrence and Compo, 1998) 。通常在对时间系列进行分析时,希望能够得 到平滑连续的小波振幅,因此非正交小波函数较为合适。此外,要得到时间系列振幅和相位 两方面的信息,就要选择复值小波,因为复值小波具有虚部,可以对相位进行很好的表达 (Torrence and Compo, 1998) 。Morlet 小波不但具有非正交性而且还是由 Gaussian 调节的指 数复值小波。
第三章 小波分析

2 n +1
2
∑ h
k∈ z
w
(2t − k )
0
(t ) = φ (t )
w 1 (t ) = ψ (t )
确定的函数集合 {wn (t )}n∈z 为由 w0 (t) =φ(t) 定义的小波包
其频域表达式
ω wn (ω ) = ∏ H k , 其中 εk k =1 2 1 1 , , H 0 (ω) = 2 H0 (ω), H1 (ω) = 2 H1(ω) 其中ε k = 0或1
取a=2,b=1,对应的尺度为2j,而平移为2jk。由此 得到的小波
ψ j, k ( t ) = 2
小波变换
− j/ 2
ψ (2 t − k )
-j
W2
j
f (k) =< f (t),ψ (k ) >=
2
j
1
2
j
∫
R
f (t )
ψ(2 t − k)
-j
通过频率作不同层次的分解,获得各种信号特征。
二、小波分析
信息代价函数
• 定义: 设实数列x={xj}是函数f(t) 在某组基下的系数, 若存在非负连续函数µ,使得
M ( x) = ∑ µ (| x j |), µ (0) = 0,
j
则称M为x的代价函数。
常用的代价函数
1、香农熵代价函数:序列x={xj}的熵为: x M ( x ) = − ∑ P j lg P j P x 且P=0时,PlgP=0. j λ (x) = −∑ 可加函数: x k lg x k 则: M ( x ) = x λ ( x ) + lg x
a ,b
二、小波分析
3、离散小波变换 把连续小波变换中尺度参数a和平移参数b的 离散化公式分别取作 a=a0j, b=k a0jb0 ,对应的离散小波函数
小波分析期末总结

小波分析期末总结在这门课程的学习过程中,我首先学习了小波分析的基本概念和原理。
小波分析是一种通过将信号分解成不同尺度和频率的小波成分来研究信号特征的方法。
小波分析与傅里叶分析相比,具有更好的时域和频域分辨率。
学习小波分析的过程中,我深入理解了小波基函数、尺度函数、小波变换等重要概念。
然后,我学习了小波分析的数学理论和算法。
在小波分析中,我学会了如何选择适当的小波基函数,如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等,并且了解了它们的特点和适用范围。
在小波变换算法方面,我学会了离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)的数学表达式和计算方法。
通过学习小波分析的理论和算法,我对小波分析的原理和实现有了更深入的了解。
在实际应用方面,我学习了如何利用小波分析来处理和分析信号。
在图像处理中,小波变换可以用于图像压缩、边缘检测、图像增强等。
通过学习小波变换的应用算法,我可以将图像分解成具有不同尺度和频率特征的小波成分,并根据需要选择相应的小波成分进行处理。
在语音处理中,小波分析可以用于语音信号的压缩、降噪、语音识别等。
通过学习小波分析的应用技巧,我可以将语音信号分解成不同尺度和频率的小波成分,并根据需要对小波成分进行相应的处理。
此外,我还学习了小波分析的一些拓展应用。
在金融领域,小波分析可以用于金融市场的波动性分析、股票价格的预测等。
通过学习小波变换在金融分析中的应用,我可以将金融时间序列数据分解成具有特定频率特征的小波成分,进而对金融市场进行研究和预测。
在地震学中,小波分析可以用于地震信号的处理和地震波形的分析。
通过学习小波分析的应用原理和方法,我可以提取地震信号的时频特征,并研究地震波形的物理特性。
总之,在本学期的小波分析课程中,我不仅学习了小波分析的基本理论和算法,还学习了小波分析在不同领域中的应用技巧。
通过理论学习和实践应用,我对小波分析有了深刻的认识和理解。
小波分析作为一种强大的信号处理工具,可以在多个领域中发挥重要作用。
小波分析入门_本人总结_

给我们一个信号时,我们从时域中观察这个信号时,我们得到的信息是信号的持续的时间,随着时间的变化,信号的幅度起起伏伏。
如果我们更进一步,就是起伏速度较快的部分对应着信号中高频部分。
变换缓慢的部分对应着代表信号中的频率低频部分。
我们也可以估算信号中直流分量的大小。
当然这都是我们直观的理解。
这种单纯的从时域中的信号的波形得到的信息是不全面的。
有的时候我们想要知道我们的信号中含有那些频率成分,相应频率的强度,相位。
这就是从从频域的角度来看待我们的信号。
这就需要一个数学变换的工具,将我们的信号变换到频域。
这个强大的数学工具就是傅里叶变换,变换后我们希望我们还可以回到时域中,也就是我们的变换是可可逆的,事实上,傅里叶变换就有这个信息不损失的性质。
如今傅里叶变换已经成为一个体系。
一切来自于数学中的分解思想,在这里我们选择一组正交基。
对我们信号函数的分解就像是对空间中某一一向量分解到三个坐标系一样,只不过函数的坐标是傅里叶系数而已。
这样,我们经过傅里叶变换就可以知道我们的信号中含有的频率成分。
但是这里有一个隐含的假设,或者说是傅里叶变换的致命弱点,那就是他潜在的假设了我们的信号是平稳信号。
何为平稳信号?所谓的平稳信号就是信号的各种频率成分在信号的全部持续时间中都存在。
举个例子,假如我们对一个持续时间在[0,100s]的平稳信号做傅里叶变换,得出信号中有59HZ,那么就说明,对该平稳信号,59HZ从0开始,在这100s中的任何一个时刻都存在。
可是,当我们的信号不是平稳信号时,例如59HZ产生50s 处,强度和上一个信号的完全相同,其他频率也完全相同,如果我们对这一个信号做傅里叶变换,由于傅里叶变换的积分域是从负无穷到正无穷,所以不幸的是,我们得到了和上一信号完全一样的结果,我们无法再从频域回到时域了。
也就是FT并没有告诉我们非平稳信号的各种频率分别出现在那个时间段上。
事实上,在现实生活中,非平稳信号和平稳信号交织在一起的。
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过去10年来,小波变换在图像压缩领域取得了巨大的成功。
它在处理具有点状奇异性的一维信号时远胜于傅立叶分析,在应用中,大多数的二维小波变换使用的可分离滤波器组是一维小波变换在行和列方向的张量积。
由于小波基函数仅能表示水平、垂直、对角三个方向,因此在表示高维奇异信号如图像的几何边界等就显得无能为力。
因此小波变换在捕捉0维奇异性或处理分片光滑区域时是最优工具,但是在处理高维信号时就不是最优的。
小波分析在一维时所具有的优异特性并不能简单的推广到二维或更高维,由一维小波张成的可分离小波(Separable wavelet)只具有有限的方向,不能“最优”地表示含线或者面奇异的高维函数,但事实上具有线或面奇异的函数在高维空间中非常普遍,例如,自然物体光滑边界使得自然图像的不连续性往往体现为光滑曲线上的奇异性,而并不仅仅是点奇异。
实现函数的稀疏表示是信号处理、计算机视觉等很多领域中一个非常核心的问题。
对于模型(7)(焦李成谭山图像的多尺度几何分析:回顾和展望),正交基所能达到的最优逼近误差应该具有sM-的衰减级[D L Donoho: Sparse component analysis and optimal atomic decomposition[j]. Constructive Approximation, 1998, 17:353-382],然而小波变换的非线性逼近误差只能达到1M-的衰减级。
其中重要的原因是二维可分离小波基只具有有限的方向,即水平、垂直、对角,方向性的缺乏使小波变换不能充分利用图像本身的几何正则性。
据生理学家对人类视觉系统的研究结果和自然图像统计模型,一种“最优”的图像表示法应具有如下特征:(1)多分辨:能够对图像从粗分辨率到细分辨率进行连续逼近,即“带通”性;(2)局域性:在空域和频域,这种表示方法的“基”应该是“局部”的;(3)方向性:其“基”应该具有“方向”性,不仅仅局限于二维可分离小波的3个方向。
上图表示了分别用傅立叶分析、二维可分离小波变换以及Bandelet变换来逼近图像中奇异曲线的过程。
由一维小波张成的二维小波基具有正方形的支撑区间,不同的分辨率下,其支撑区间为不同尺寸大小的正方形。
二维小波逼近奇异曲线的过程,最终表现为用“点”来逼近线的过程。
在尺度j ,小波支撑区间的边长近似为2j -,幅值超过2j -的小波系数的个数至少为(2)j O 阶,当尺度变细时,非零小波系数的数目以指数形式增长,出现了大量不可忽略的小波系数,最终表现为不能“稀疏”表示原函数。
Bandelets 变换能充分利用原函数的几何正则性,其基的支撑区间表现为“长条形”,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。
基的“长条形”支撑区间实际上是“方向”性的一种体现,也称这种基具有“各向异性”。
2000年,E Le Pennec 和St éphane Mallat 在文献[4]中提出Bandelet 变换。
Bandelet 变换是一种基于边缘的图像表示方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。
Pennec 和Mallat 认为:在图像处理任务中,若是能够预先知道图像的几何正则性,Bandelets 的优点:基函数具有各向异性(anisotropy)和多方向性(multi-directional, M-DIR)等良好特性,能有效处理高维函数。
Bandelets 和第二代Bandelets 是新的基于边缘的几何多尺度分析工具,能捕获图像中的几何正则性,并自适应地给出最优表示。
第一代Bandelets 由于要对原始图像重采样,并要把任意几何方向弯曲至水平或垂直方向,从而借助二维可分离标准小波变换来处理,实现复杂度较高,对于含2N 个像素的图像,计算复杂度为222((log ))N O N ;第二代Bandelets 巧妙地借助多尺度分析和几何方向分析,既保留了第一代Bandelets 的优点,计算复杂度为32()O N ;近乎线性。
二维可分离小波变换可把图像中的能量集中在少量的小波系数上,但对图像中奇异点附近产生的大系数却无能为力。
现代图像处理技术希望挖掘并充分利用图像内在的几何正则性,bandelets 和第二代bandelets 是在离散小波域对含有几何正则性的数字图像给出最优表示的多尺度几何分析新工具,它旨在利用图像自身的几何正则性并去除标准小波变换所不可避免的各向异性几何冗余,并对所要表示的函数自适应地给出最优表示。
自然图像由于光学散射等效应在边缘造成不连续性,这种沿着边缘的模糊效应可以建模为模糊核h 和原函数的卷积f fh =* ,这里f C α∈ 称为C α几何正则函数,对此类函数,第二代bandelets 能自适应给出最优表示:20,M M f f CM α-∀>-≤其中M f 是由M 个参数得到的原函数的逼近重构,C 是不依赖于模糊核h 的常数。
在图像处理的实际应用中,几何正则性一般要从离散图像信息中估计出来。
为了使这个问题更易于处理,bandelets 引入几何矢量流,用来刻画图像空间结构灰度值变化的局部正则方向。
第一代bandelets 先采用类似于Donoho 构造Wedgelet 基函数时采用的四叉树(quadtree)剖分,对原始图像作二进连续剖分,终止准则为每个剖分子块中只含唯一的一个边界,并把相应的子区域分别表示为水平区域、垂直区域、正则(或光滑)区域或角点区域,再通过弯曲(warping)算子的作用把相应区域内对应于实际几何方向的边界弯曲至水平或垂直方向,最后再借助二维可分离标准小波来处理这种水平和垂直奇异性。
此外bandelets的实现中还需要进行重采样操作,为避免二进剖分时带来块状效应,在块与块相接的边界处又引入仿射函数并采用改进的提升程序。
信号的表示方法:在设计信号编码系统时,我们考虑如下三个信号表示策略:(1)信号表示要匹配于输入信号;(2)信号表示要匹配于编码任务;(3)信号表示要匹配于用户。
第一点表明信号表示系统要能够有效地适应于输入信号的特性,不能要完成信号的稀疏表示,而且能够对变换的信号进行完全重建。
第二点表明信号表示系统的复杂度要适应于当前的编码任务,通常是在实现复杂度与性能之间的折中。
第三点表示重建信号要适应于人眼视觉系统。
多描述编码(Multiple description coding, MDC)方法是一种典型的抗误码技术,它能够有效地获得最佳的服务质量。
多描述图像编码通常将一幅图像划分成几个描述,然后独立地编码各个描述,这些被编码的图像描述根据其到达接收端的实际情况做联合解码或独立解码。
多描述编码方法最重要的一个特点是:当任何一个或几个描述被接收就能重建一个视觉上可接受的图像。
而在目前比较流行的分层或可伸缩编码中,只有当基本层被可靠接收时才可以解码完整的图像,如果在任意一层的码流遭到损坏,则导致后续码流的不可使用。
因此,多描述编码比可伸缩编码在抗误码方面具有更多的优势。
多描述的概念最早出现在20世纪70年代末期,由Bell实验室在解决电话信道中语音编码问题时提出,90年代末期将其应用到图像编码中。
在近十年中,各种各样的图像多描述方法得到了广泛研究和发展,主要包括空间下采样方法[]、相关变换方法[]、标量及矢量量化方法、运动补偿方法等。
早期的空间下采样方法是直接在空域对图像进行下采样实现多描述方案的,这种方法难以有效去除相邻像素间的相关性,因而编码效率较低。
在变换域中,多描述标量量化(Multiple description scalar quantizer, MDSQ)、多描述相关变换编码(Multiple description transform coding, MDTC)方法是最具代表性的方法,但MDSQ中的索引分配和MDTC中的相关变换的设计有很复杂,且不能与现有的图像编码标准兼容,同时整个的编码性能也不如所料的那样能很多地平衡边缘和中央信道的编码效率。
本文提出一种基于方向提升小波变换的多描述图像编码方法,基本思想是在空域将一幅图像按梅花形下采样为两个描述,然后利用方向提升小波变换对每个描述进行独立编码。
为解决空域多描述技术编码效率低的问题,利用方向提升小波变换来进一步有效消除相邻像素间的冗余,借此提高编码性能。
提升小波方向的选择满足了率失真优化模型。
另外再结合插值恢复技术和数据融合算法来提高边缘和中央信道的图像质量。
该方法在实现高压缩效率的同时具备了抗误码功能,是一种简单有效且实用的方法。
Chuo-Ling Chang and Bernd Girod, Direction-adaptive discrete wavelet transform for image compression. IEEE Trans. On Image Processing. 2007,16(5): 1289-1302.摘要:基于方向提升,提出了一种方向自适应DWT(DA-DWT),可以局部地使滤波方向适应于图像内容。
由于自适应变换,对于尖锐图像特征区域的能量聚集有所提高。
基于各向异性统计图像模型的数学分析也在本文中给出,以量化采用方向滤波所能达到的理论增益。
分析表明,提出的DA-DWT方法比其它基于提升的方法更加有效。
实验结果表明:与传统小波变换相比较,PSNR增益可提高2.5dB。
且重建图像结构有较好的主观图像质量。
引言:二维离散小波变换(DWT)是过去十年来最重要的图像压缩技术。
通常,可分离的2-D DWT是由1-D变换在行和列方向上张成的。
因此,高通小波滤波器的消失距仅仅存在于这两个方向上。
这种可分离变换不能够提供对具有方向特征的图像信号的高效表示,例如图像中不是平行于行或列方向上的边缘和线等等,因为它扩散了这些特征的能量到其它子带。
早期的使变换方向适应于图像内容的自适应小波变换在文献[4]中提出。
首先将图像分块,每一块通过可逆重采样滤波器进行弯曲(shear),使得弯曲块内的图像边缘对应于垂直或水平方向;之后,传统二维可分离小波变换应用于弯曲块上,因此小波基函数可提供沿着图像边缘方向的消失距。
在最近的工作中所提出的方向波(directionlets)也具有这一特点,它使小波滤波方向和下采样网格适应于图像特征方向,但是没有重采样操作[5]。
这两种方法具有相同的局限性:首先,对每一图像块的独立处理不能利用相邻块边界之间的相关性,而且会导致重建时的分块效应;第二,图像分解尺度的可扩展性受到限制,因为下采样低通图像不再位于一规则的正交网格中。
Bandelets方法[6-7]没有上述限制。
首先对图像执行2-D DWT,之后有一个bandeletization 的过程以进一步去除高频子带系数之间的方向相关性。