第4章(下) 小波与小波变换
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8
8
[32.5,0, 0.5,0.5,31,-29,27,-25]
Haar小波反变换：
1 1 1 0 1 0 0 0 32.5 64
1
1
1
0 -1
0
0
0
0
2
1 1 -1 0 0 1 0 0 0.5 3
1 1 -1 1 -1 0
0 1
0 -1 00
0 1
0 0
0.5
31
61 60
傅立叶变换： Of M log2 M
小波变换：
Ow M
设有信号f(t):
其傅里叶变
换为F(jΩ):
即：
f (t) 1 F ( j)e jtd
2
பைடு நூலகம் =
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
0 -0. 2 -0. 4 -0. 6
Ψ（t）
-0. 8
-1 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
+
1
0. 8
0. 6
二维金字塔分解算法
令I(x,y)表达大小为M N旳原始图像，l(i)表达相对于分析
小波旳低通滤波器系数，i=0,1,2,…,Nl-1， Nl表达滤波器L旳 支撑长度； h(i)表达相对于分析小波旳高通滤波器系数，
i=0,1,2,…,Nh-1， Nh表达滤波器H旳支撑长度，则
IL x,
y
1 Nl
1.2 二维小波变换（二维多尺度分析）
二维小波变换是由一维小波变换扩展而来旳，二维尺度 函数和二维小波函数可由一维尺度函数和小波函数张量 积得到，即：
小波变换课件
景
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
添加标题
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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)
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)
第4章(下)小波与小波变换
a
2a
a
2a
3a
4a
3a
4a
4
a
不同a值下小波分析区间的变化 不同a值下分析小波频率范围的变化
小波变换的时频局部特性：
频窗
时窗
连续小波变换 尺度因子 a 的作用是将基本小波 (t ) 做伸缩， t ( a 越大 a ) 越宽。
小波的位移与伸缩
连续小波变换
2 设 t L R ，当 ( ) 满足允许条件时：
两个过程
小波介绍——小波分析(续11)
图9 小波重构方法
图10 升采样的方法
小波介绍——小波分析(续12)
重构滤波器
滤波器关系到能否重构出满意的原始信号。在信号的分 解期间，降采样会引进畸变，这种畸变叫做混叠 (aliasing)。这就需要在分解和重构阶段精心选择关系紧 密但不一定一致的滤波器才有可能取消这种混叠
c
( ) d
2
称 (t ) 为一个“基小波”或“母小波”。 小波变换的含义是： 把基本小波(母小波)的函数 (t ) 作位移后，再在不同尺度下 与待分析信号作内积，就可以得到一个小波序列。
连续情况时，小波序列为：
(基本小波的位移与尺度伸缩)
t b a,b t a a 1
小波介绍——小波分析(续4)
DWT得到的小波系数、缩放因子和时间关系，见图4
图(a)是20世纪40年代使用Gabor开发的短时傅立叶变换(short time Fourier transform，STFT)得到的 图(b)是20世纪80年代使用Morlet开发的小波变换得到的
2a
a
2a
3a
4a
3a
4a
4
a
不同a值下小波分析区间的变化 不同a值下分析小波频率范围的变化
小波变换的时频局部特性：
频窗
时窗
连续小波变换 尺度因子 a 的作用是将基本小波 (t ) 做伸缩， t ( a 越大 a ) 越宽。
小波的位移与伸缩
连续小波变换
2 设 t L R ，当 ( ) 满足允许条件时：
两个过程
小波介绍——小波分析(续11)
图9 小波重构方法
图10 升采样的方法
小波介绍——小波分析(续12)
重构滤波器
滤波器关系到能否重构出满意的原始信号。在信号的分 解期间，降采样会引进畸变，这种畸变叫做混叠 (aliasing)。这就需要在分解和重构阶段精心选择关系紧 密但不一定一致的滤波器才有可能取消这种混叠
c
( ) d
2
称 (t ) 为一个“基小波”或“母小波”。 小波变换的含义是： 把基本小波(母小波)的函数 (t ) 作位移后，再在不同尺度下 与待分析信号作内积，就可以得到一个小波序列。
连续情况时，小波序列为：
(基本小波的位移与尺度伸缩)
t b a,b t a a 1
小波介绍——小波分析(续4)
DWT得到的小波系数、缩放因子和时间关系，见图4
图(a)是20世纪40年代使用Gabor开发的短时傅立叶变换(short time Fourier transform，STFT)得到的 图(b)是20世纪80年代使用Morlet开发的小波变换得到的
《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。
小波变换的matlab实现
*
举例： A1=upcoef('a','cA1','db1',1,ls); D1=upcoef('d','cD1','db1',1,ls);
subplot(1,2,1);plot(A1);title('Approximation A1')
subplot(1,2,2);plot(D1);title('Detail D1')
重构原始信号
*
2D图形接口
*
显示
*
小波分析用于信号处理
01
信号的特征提取
信号处理
常用信号的小波分析
GUI进行信号处理
*
正弦波的线性组合
S(t)=sin(2t)+sin(20t)+sin(200t)
*
2019
间断点检测
01
2020
波形未来预测
02
2021
各分信号的频率识别
03
2022
信号从近似到细节的迁移
*
多尺度二维小波
命令：wavedec2
格式： [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’) [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
*
[C,S] = wavedec2(X,2,'bior3.7'); %图像的多尺度二维小波分解
提取低频系数
命令：appcoef2 格式： 1. A=appcoef2(C,S,’wname’,N) 2. A=appcoef2(C,S,’wname’) 3. A=appcoef2(C,S,Lo_R,Hi_R) 4. A=appcoef2(C,S,Lo_R,Hi_R,N) cA2 = appcoef2(C,S,'bior3.7',2); %从上面的C中提取第二层的低频系数
举例： A1=upcoef('a','cA1','db1',1,ls); D1=upcoef('d','cD1','db1',1,ls);
subplot(1,2,1);plot(A1);title('Approximation A1')
subplot(1,2,2);plot(D1);title('Detail D1')
重构原始信号
*
2D图形接口
*
显示
*
小波分析用于信号处理
01
信号的特征提取
信号处理
常用信号的小波分析
GUI进行信号处理
*
正弦波的线性组合
S(t)=sin(2t)+sin(20t)+sin(200t)
*
2019
间断点检测
01
2020
波形未来预测
02
2021
各分信号的频率识别
03
2022
信号从近似到细节的迁移
*
多尺度二维小波
命令：wavedec2
格式： [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’) [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
*
[C,S] = wavedec2(X,2,'bior3.7'); %图像的多尺度二维小波分解
提取低频系数
命令：appcoef2 格式： 1. A=appcoef2(C,S,’wname’,N) 2. A=appcoef2(C,S,’wname’) 3. A=appcoef2(C,S,Lo_R,Hi_R) 4. A=appcoef2(C,S,Lo_R,Hi_R,N) cA2 = appcoef2(C,S,'bior3.7',2); %从上面的C中提取第二层的低频系数
小波变换简介PPT课件
[H,V,D] = detcoef2 ('all',C,S,N) returns the horizontal H, vertical V, and diagonal D detail coefficients at level N.
47
X = waverec2(C,S,'wname')
reconstructs the matrix X based on the multi-level wavelet decomposition structure [C,S]
从小波和正弦波的形状可以看出，变化剧烈的信号， 用不规则的小波进行分析比用平滑的正弦波更好， 即用小波更能描述信号的局部特征。
18
连续小波基函数
将小波母函数 进行伸缩和平移后得到 函数
a,b(t)a1 2(t ab),a0,bR
称该函数为依赖于参数a,τ的 小波基函数。a 为尺度因子，b为位移因子 。
39
小波重构
重构概念
把分解的系数还原成原始信号的过程叫做小波重构 (wavelet reconstruction)或合成(synthesis)，数学上叫做 逆离散小波变换(inverse discrete wavelet transform， IDWT)
两个过程
在使用滤波器做小波变换时包含滤波和降采样 (downsampling)两个过程，在小波重构时也包含升采 样(upsampling)和滤波两个过程。
Wavevlet “dB1”二级分解
水平细节分量cH
近似分量cA 垂直细节分量cV 对角细节分量cD
[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')
returns the wavelet decomposition of the matrix X at level N, using the wavelet named in string 'wname‘. Outputs are the decomposition vector C and the corresponding bookkeeping matrix S.
47
X = waverec2(C,S,'wname')
reconstructs the matrix X based on the multi-level wavelet decomposition structure [C,S]
从小波和正弦波的形状可以看出，变化剧烈的信号， 用不规则的小波进行分析比用平滑的正弦波更好， 即用小波更能描述信号的局部特征。
18
连续小波基函数
将小波母函数 进行伸缩和平移后得到 函数
a,b(t)a1 2(t ab),a0,bR
称该函数为依赖于参数a,τ的 小波基函数。a 为尺度因子，b为位移因子 。
39
小波重构
重构概念
把分解的系数还原成原始信号的过程叫做小波重构 (wavelet reconstruction)或合成(synthesis)，数学上叫做 逆离散小波变换(inverse discrete wavelet transform， IDWT)
两个过程
在使用滤波器做小波变换时包含滤波和降采样 (downsampling)两个过程，在小波重构时也包含升采 样(upsampling)和滤波两个过程。
Wavevlet “dB1”二级分解
水平细节分量cH
近似分量cA 垂直细节分量cV 对角细节分量cD
[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')
returns the wavelet decomposition of the matrix X at level N, using the wavelet named in string 'wname‘. Outputs are the decomposition vector C and the corresponding bookkeeping matrix S.
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
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自适应压缩
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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。
自适应压缩
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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。
《小波分析》PPT课件
(Orthonormal Wavelet and Multiresolution Analysis)
3.1. 多分辨分析
(Multiresolution Analysis)
➢ 在(a,b)-W(a,b)给出的二维小波谱空间 ，二进离散小波谱点的分布规律可以用 Appendix C Fig.3. 加以说明。
Appendix C Fig.3.
正交小波的点谱吸收特性
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
01234567
0
1
2
3
0
1
0
§3. 正交小波和多分辨分析
级数的系数k, j 正好是信号f(x)的
小波变W f换a, b
在二进离散点：
2k , 2k j
(37)
上的取值。这说明：对于正交小波来说，任 何信号在二进离散点上的小波变换包含了它 的小波变换的全部信息，所以
正交小波具有优美的谱吸收特点。
小波变换与Fourier变换
Fourier变换：
➢ 对于任何信号f(x)，只有当它是时间有 限时，它的谱F()(Fourier变换)才是频 率吸收的；
信号f(x)的另一种等价描述(因为Fourier变
换是信号的等价描述)
局限
遗憾的是，Gabor变换存在如下局限：
Gabor变换没有“好”的（即可以
构成标架或者正交基）离散形式；
Gabor变换没有快速算法：比如没 有 类 似 于 离 散 Fourier 变 换 之 FFT
的快速数值算法；
Appendix A Fig.1. Gabor变换的固定时-频窗口
注释
注释：如果小波母函数 x
的
3.1. 多分辨分析
(Multiresolution Analysis)
➢ 在(a,b)-W(a,b)给出的二维小波谱空间 ，二进离散小波谱点的分布规律可以用 Appendix C Fig.3. 加以说明。
Appendix C Fig.3.
正交小波的点谱吸收特性
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
01234567
0
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2
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0
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0
§3. 正交小波和多分辨分析
级数的系数k, j 正好是信号f(x)的
小波变W f换a, b
在二进离散点：
2k , 2k j
(37)
上的取值。这说明：对于正交小波来说，任 何信号在二进离散点上的小波变换包含了它 的小波变换的全部信息，所以
正交小波具有优美的谱吸收特点。
小波变换与Fourier变换
Fourier变换：
➢ 对于任何信号f(x)，只有当它是时间有 限时，它的谱F()(Fourier变换)才是频 率吸收的；
信号f(x)的另一种等价描述(因为Fourier变
换是信号的等价描述)
局限
遗憾的是，Gabor变换存在如下局限：
Gabor变换没有“好”的（即可以
构成标架或者正交基）离散形式；
Gabor变换没有快速算法：比如没 有 类 似 于 离 散 Fourier 变 换 之 FFT
的快速数值算法；
Appendix A Fig.1. Gabor变换的固定时-频窗口
注释
注释：如果小波母函数 x
的
第四章小波变换
.语音增强算法研究p584.1小波理论4.1.1小波变换的定义4.1. 2小波去噪原理.4.2小波包变换语音增强方法4.2.1 小波包变换语音增强方法原理4 2. 2 Bark尺度小波包分解4.2.3闽值函数4.2.4 实验仿真4.3小波包变换和听觉掩蔽效应的语音增强方法4.3. 1小波包变换和听觉掩蔽效应的语音增强方法原理4.3. 2实验仿真第四章小波包语音增强算法小波(Wavelets)分析的起源可以追溯到20世纪初，在20世纪80年代后期开始形成一个新兴的数学分支。
小波变换是调和分析这一数学领域半个世纪以来的工作结晶，是傅里叶变换发展史上的里程碑式的进展，近些年来成为国外众多学者共同关注的热点。
它在傅里叶变换的基础上发展而来，但又有极大不同。
传统的信号处理方法是建立在傅立叶变换的基础上，而傅立叶分析使用的是一种全局的变换，要么完全在时域，要么完全在频域，因此无法表达信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信号(如语音信号)最根本和最关键的性质。
小波分析是建立在泛函分析、傅立叶分析、样条分析及调和分析基础上的新的分析处理工具它又称为多分辨分析，在时域和频域同时具有良好配局部化特性，常被誉为信号分析的“数学显微镜”。
小波变换在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，它克服了短时傅立叶变换固定分辨率的缺点，在信号的高频部分，可以获得较好的时间分辨率，在信号的低频部分可以获得较高的频率分辨率，这就使指小波变换具有对信号的自适应性。
它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信号进行多尺度细化分析。
小波分析是目前国际上公认的信号信息获取与处班领域的高新技术，是信号处理的前沿课题，其中小波去噪也是小波分析的主要应用之一，对语音增强的研究不可避免的要利用小波这一有效工具。
小波包变换理论是20世纪80年代中后期逐渐成熟并发展起来的，由于可同时进行时域和频域分析，具有时频局部化和变分辨特征，而且小波函数的选取也很灵活，因此在语音增强中得到了广泛的应用。
小波变换原理与应用ppt课件
3.小波变换的基本原理与性质
信号的时域表示和频域表示只适用于平稳信号，对于
非平稳信号而言，在时间域各种时间统计量会随着时 间的变化而变化，失去统计意义；而在频率域，由于 非平稳信号频谱结构随时间的变化而变化导致谱值失 去意义
幅度 A |Y(f)|
信 号 x(t)的 时 域 波 形 1
0.5
0
-0.5
2
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
1.小波的发展历史——工程到数学
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。幸运的是，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一方法枣多尺度分析之后 ，小波分析才开始蓬勃发展起来。
1.小波的发展历史——工程到数学
1909: Alfred Haar——发现了Haar小波 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）
Rx(t1,t2)ExE(t)x(t1)x ( tx2)f(x)dRxx()m,x t2 t1
Ex2(t)
非平稳信号 不满足平稳性条件至少是宽平稳条件的信号
信号的时域表示和频域表示只适用于平稳信号，对于
非平稳信号而言，在时间域各种时间统计量会随着时 间的变化而变化，失去统计意义；而在频率域，由于 非平稳信号频谱结构随时间的变化而变化导致谱值失 去意义
幅度 A |Y(f)|
信 号 x(t)的 时 域 波 形 1
0.5
0
-0.5
2
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
1.小波的发展历史——工程到数学
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。幸运的是，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一方法枣多尺度分析之后 ，小波分析才开始蓬勃发展起来。
1.小波的发展历史——工程到数学
1909: Alfred Haar——发现了Haar小波 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）
Rx(t1,t2)ExE(t)x(t1)x ( tx2)f(x)dRxx()m,x t2 t1
Ex2(t)
非平稳信号 不满足平稳性条件至少是宽平稳条件的信号
小波分解和小波变换
小波分解和小波变换小波分解和小波变换是一种信号解析的数学方法，可以将信号分解成多个不同的频率和幅度的成分，从而更好地了解信号的特性。
小波分解和小波变换的应用广泛，在信号处理、图像处理、数据分析和物理学等领域中都有重要的应用。
一、小波分解小波分解是指将信号分解成一组不同频率和幅度的分量，其中小波函数被用来作为分解的基函数。
这些小波函数可以有不同的特性，例如有限长度和平滑度等。
通常情况下，小波函数是由一个母小波函数递归生成得到的。
小波分解的基本步骤如下：1.选择一个小波基函数，并确定其尺度和位移参数。
2.将这个小波函数与信号进行卷积。
3.将卷积结果分为两部分，一部分是高频成分，另一部分是低频成分。
4.重复以上步骤，递归地对低频成分进行分解，直到无法再进行分解。
小波分解的结果是一个小波系数数组，其中每个小波系数表示了对应频率和振幅的成分的大小。
二、小波变换小波变换是指将信号在小波基函数下的分解。
它将信号分解成不同的频率和振幅成分的过程，可以用于信号去噪、数据压缩和特征提取等应用。
4.对低频成分进行下采样，得到一个新的序列。
三、小波分析的优点相对于傅里叶变换和小波变换，小波分析有一些明显的优点：1.小波分析可以适应各种信号类型，包括非平稳信号和非线性信号。
2.小波分析可以分析信号中的时空分布，而傅里叶变换只能分析信号中的频率分布。
3.小波分析可以将信号分解成有限的、宽带的频率组件，而傅里叶变换需要使用无限多的单色波组成信号。
4.小波分析可以快速地处理并行信号，因为它可以进行高效的多尺度分解。
小波分析在许多领域中都有广泛的应用，例如信号处理、图像处理、音频处理、数据压缩和特征提取等。
以下是一些常见的应用：1.信号去噪：小波分析可以有效地去除信号中的噪声和干扰。
2.数据压缩：小波分析可以将信号分解成有限的频率组件，从而能够进行高效的数据压缩。
3.图像处理：小波分析可以使用不同的小波基函数对图像进行分解，从而能够进行图像去噪、特征提取和边缘检测等处理。
小波与小波变换
第9章小波图像编码由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟，因此从那时起就开始出现各种新颖的小波图像编码方法。
这些编码方法包括EZW,在EZW算法基础上改进的SPIHT和EBCO■等。
由于EZW算法的开拓给后来者带来很大的启发，它是一种有效而且计算简单的图像压缩技术，因此本章将重点介绍。
9.1从子带编码到小波编码9.1.1 子带编码子带编码(subband coding , SBC)的基本概念是把信号的频率分成几个子带，然 后对每个子带分别进行编码，并根据每个子带的重要性分配不同的位数来表示数据。
在20世纪70年代，子带编码开始用在语音编码上。
由于子带编码可根据子带的重 要性分别进行编码等优点，20世纪80年代中期开始在图像编码中使用。
1986年 Woods, J. W.等科学家曾经使用一维正交镜像滤波器组 (quadrature mirror filterbanks ， QMF)把信号的频带分解成 4个相等的子带，如图9-01所示。
图9-01(a)表示分解方 法，图9-01(b)表示其相应的频谱。
图中的符号 二表示频带降低1/2，HH 表示频率 最高的子带，LL 表示频率最低的子带。
这个过程可以重复，直到符合应用要求为止。
这样的滤波器组称为分解滤波器树 (decomposition filter trees)。
(b)图9-01 Lena 图的子带编码(1984年)9.1.2多分辨率分析S.Mallat 于1988年在构造正交小波基时提出了多分辨率分析 (multiresolution analysis)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。
根据Mallat 和Meyer 等科学家的理论，使E a L_HL HH垂直分析TT -7T粗糙图像图像細节图9-02 Lena 的两种分辨率分析图像 （1986年）如果在一级分解之后继续进行分析，这种分解过程叫做多分辨率分析，实际上 就是多级小波分解的概念。
小波变换ppt课件
在计算连续小波变换时，实际上也是用 离散的数据进行计算的，只是所用的缩 放因子和平移参数比较小而已。不难想 象，连续小波变换的计算量是惊人的。 为了解决计算量的问题，缩放因子和平 移参数都选择 ( j.>0的整数)的倍数。使用 这样的缩放因子和平移参数的小波变换 叫做双尺度小波变换(dyadic wavelet transform)，它是离散小波变换(discrete wavelet transform，DWT)的一种形式。
20世纪40年代Gabor开发了STFT (short time Fourier transform) STFT的时间-频率关系图
2002年10月 2002年10月9日
(4) 1980: Morlet提出了 提出了CWT 提出了
CWT (continuous wavelet transform) 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。 20世纪80年代,从STFT开发了CWT：
2002年10月 2002年10月9日
小波分解得到的图像
2002年10月 2002年10月9日
(9)著名科学家 著名科学家
Inrid Daubechies，Ronald Coifman和 Victor Wickerhauser等著名科学家 把这个小波理论引入到工程应用方面做出了极 其重要的贡献 Inrid Daubechies于1988年最先揭示了小波变换 和滤波器组(filter banks)之间的内在关系，使离 散小波分析变成为现实 在信号处理中，自从S.Mallat和Inrid Daubechies 发现滤波器组与小波基函数有密切关系之后， 小波在信号(如声音信号，图像信号等)处理中 得到极其广泛的应用。 ……
20世纪40年代Gabor开发了STFT (short time Fourier transform) STFT的时间-频率关系图
2002年10月 2002年10月9日
(4) 1980: Morlet提出了 提出了CWT 提出了
CWT (continuous wavelet transform) 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。 20世纪80年代,从STFT开发了CWT：
2002年10月 2002年10月9日
小波分解得到的图像
2002年10月 2002年10月9日
(9)著名科学家 著名科学家
Inrid Daubechies，Ronald Coifman和 Victor Wickerhauser等著名科学家 把这个小波理论引入到工程应用方面做出了极 其重要的贡献 Inrid Daubechies于1988年最先揭示了小波变换 和滤波器组(filter banks)之间的内在关系，使离 散小波分析变成为现实 在信号处理中，自从S.Mallat和Inrid Daubechies 发现滤波器组与小波基函数有密切关系之后， 小波在信号(如声音信号，图像信号等)处理中 得到极其广泛的应用。 ……
小波变换与小波滤波.
f (t) O
小波的缩放操作t
f (t)＝ (4t)； scale＝ 0.2 5
基本小波函数ψ()的缩放和平移操作 17
(2) 平移。小波的延迟或超前。在数学上,函数f(t)延 迟k的表达式为f(t-k)，
(a) 小波函数ψ(t)； (b) 位移后的小波函数ψ(t-k)
18
1.5 小波变换的步骤
24
1.6 离散小波变换（DWT）
执行离散小波变换的有效方法是使用滤波器， 该方法是Mallat于1988年提出的，称为Mallat算法(马 拉)。这种方法实际上是一种信号分解的方法， 在数 字信号处理中常称为双通道子带编码。
25
1.6 离散小波变换（DWT）
一个滤波器为低通滤波器，通过该滤波器可得到信号 的近似值A（Approximations）
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
Time / s
二、小波分析的去噪原理
在实际工程应用中，通常所分析的信号具有非线性， 非平稳,并且奇异点较多的特点。含噪的一维信号模型 可表示为：
s(t) f (t) σ *e(t) t 0,1,, n _1
其中，f(t)为真实信号，s(t)为含噪信号，e(t)为噪声， 为噪声σ 标准偏差。
1.7 小波重构
H′ L′
30
H′
S L′
小波重构算法示意图
31
1.7 小波重构
(1) 由小波分解的近似系数和细节系数可以重构出原
始信号。 同样，可由近似系数和细节系数分别重构出信号
的近似值或细节值，这时只要近似系数或细节系数置 为零即可。
32
1.7 小波重构
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图5 双通道滤波过程
小波介绍——小波分析(续6)
小波分解树与小波包分解树
由低通滤波器和高通滤波器组成的树
原始信号通过一对滤波器进行的分解叫做一级分解。信号 的分解过程可以迭代，即可进行多级分解。
小波分解树(wavelet decomposition tree)
用下述方法分解形成的树：对信号的高频分量不再继续分 解，而对低频分量连续进行分解，得到许多分辨率较低的 低频分量，见图6 用下述方法分解形成的树：不仅对信号的低频分量连续进 行分解，而且对高频分量也进行连续分解，这样不仅可得 到许多分辨率较低的低频分量，而且也可得到许多分辨率 较低的高频分量，见图7
定义在半开区间[0，1)上的一组分段常值函数 (piecewise-constant function)集 生成矢量空间V0的常值函数
小波定义：
“小”是指在时域具有紧支集或近似紧支集，“波”是ห้องสมุดไป่ตู้具
有正负交替的波动性，直流分量为0。 小波概念：是定义在有限间隔而且其平均值为零的一种函数。
正弦波与小波的差异：
持续宽度相同
振荡波
小波变换的时频分析
用镜头观察目标 f (t ) (待分析信号)。 (t )代表镜头所起的作 用(如滤波或卷积)。 b 相当于使镜头相对于 目标平行移动。 a 的作用相当于镜头向 目标推进或远离。
两个过程
小波介绍——小波分析(续11)
图9 小波重构方法
图10 升采样的方法
小波介绍——小波分析(续12)
重构滤波器
滤波器关系到能否重构出满意的原始信号。在信号的分 解期间，降采样会引进畸变，这种畸变叫做混叠 (aliasing)。这就需要在分解和重构阶段精心选择关系紧 密但不一定一致的滤波器才有可能取消这种混叠
f
b
小波变换的粗略解释
尺度a较大
距离远 视野宽
分析 频率低
概貌观察
由 粗 到 精 尺度a较小
距离近 视野窄
多分辨 分析
分析 频率高 细节观察
品质因数保持不变
小波变换的时频分析特点：
小波变换的分析特点 (a) 尺度a不同时时域的变化 (b)尺度a不同时频域的变化
小波变换的多分辨分析特性：
0
从傅里叶变换到小波变换的 时频分析法 傅里叶变换
Fourier变换一直是信号处理领域中应用最广泛、 效果最好的一种分析手段，是时域到频域互相转化的 工具，从物理意义上讲，傅里叶变换的实质是把对原 函数的研究转化为对其傅里叶变换的研究。但是傅里 叶变换只能提供信号在整个时间域上的频率，不能提 供信号在某个局部时间段上的频率信息。
变换目的是获得时间和频率域之间的相互关系 小波变换
对一个函数在空间和时间上进行局部化的一种数学变换
通过平移母小波(mother wavelet)获得信号的时间信息 通过缩放母小波的宽度(或称尺度)获得信号的频率特性 对母小波的平移和缩放操作是为计算小波的系数，这些系数代表 局部信号和小波之间的相互关系 提供了频率域的信息，但丢失了时间域的局部化信息
其中
a, b R; a 0
a
为尺度参量，b 为平移参量。
离散的情况，小波序列为 ：
j ,k t 2
j 2
2 t k
j
j, k z
根据容许条件要求，当ω=0时，为使被积函数是有效值，必 须有 ˆ (0) 0 ，所以可得到上式的等价条件为：
ˆ (0) (t )dt 0
例如，如果原始信号的数据样本为1000个，通过滤波之后每 一个通道的数据均为1000个，总共为2000个。于是,根据尼奎 斯特(Nyquist)采样定理就提出了采用降采样(downsampling)的 方法，即在每个通道中每两个样本数据中取一个，得到的离 散小波变换的系数(coefficient)分别用cD和cA表示，见图8
傅里叶变换：对于时域的常量函数，在频域 将表现为冲击函数，表明具有很好的频域局 部化性质。
F
f x e j x dx
傅里叶变换
1 f x 2
F e j x d
反傅里叶变换
时间
x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);%产生50HZ和300HZ的信号
w f (a, b) f (t ) a,b (t )dt a
R 1 2
R
t b f (t ) dt f , a,b a
逆变换为：
1 f t C
1 t b W f a, b dadb 2 a a RR
c
( ) d
2
称 (t ) 为一个“基小波”或“母小波”。 小波变换的含义是： 把基本小波(母小波)的函数 (t ) 作位移后，再在不同尺度下 与待分析信号作内积，就可以得到一个小波序列。
连续情况时，小波序列为：
(基本小波的位移与尺度伸缩)
t b a,b t a a 1
图3 连续小波变换的过程
小波介绍——小波分析(续3)
连续小波变换用下式表示
C (scale, position)
f (t ) ( scale, position, t) dt
该式含义：小波变换是信号f(t)与被缩放和平移的小波函数Ψ之 积在信号存在的整个期间里求和 CWT变换的结果是许多小波系数C ，这些系数是缩放因子(scale) 和位置(position)的函数
a 是尺度因子，b
反映位移。
小波介绍
部分小波
许多数缩放函数和小波函数以开发者的名字命名，例如，
Moret小波函数是Grossmann和Morlet在1984年开发的 db6缩放函数和db6小波函数是Daubechies开发的
图1 正弦波与小波——部分小波
小波介绍——小波分析
小波分析/小波变换
离散小波变换(discrete wavelet transform，DWT)
用小波的基函数(basis functions)表示一个函数的方法
小波的基函数序列或称子小波(baby wavelets)函数是由单个小波 或称为母小波函数通过缩放和平移得到的 缩放因子和平移参数都选择2j (j >0的整数)的倍数，这种变换称 为双尺度小波变换(dyadic wavelet transform)
小波介绍——小波分析(续4)
DWT得到的小波系数、缩放因子和时间关系，见图4
图(a)是20世纪40年代使用Gabor开发的短时傅立叶变换(short time Fourier transform，STFT)得到的 图(b)是20世纪80年代使用Morlet开发的小波变换得到的
图4 离散小波变换分析图
短时傅里叶变换 基本思想是：把信号划分成许多小的时间间隔，用 傅立叶变换分析每一个时间间隔，以便确定该时间 间隔存在的频率。 STFT的处理方法是对信号施加一个滑动窗(反映滑动 窗的位置)后，再作傅立叶变换。即：
STFTx (, ) x(t )(t )e
时限
jt
dt
频限
小波包分解树(wavelet packet decomposition tree)
小波介绍——小波分析(续7)
图6 小波分解树
小波介绍——小波分析(续8)
S A1 AAD3 DAD3 DD2
图7 三级小波包分解树
小波介绍——小波分析(续9)
注意：在使用滤波器对真实的数字信号进行变换时， 得到的数据将是原始数据的两倍
小波介绍——小波分析(续2)
CWT的变换过程示例， 见图3，可分如下5步
1. 小波ψ (t)和原始信号f(t)的 开始部分进行比较 2. 计算系数C——该部分信号 与小波的近似程度；C值 越高表示信号与小波相似 程度越高 3. 小波右移k得到的小波函数 为ψ (t-k) ，然后重复步骤1 和2，……直到信号结束 4. 扩展小波，如扩展一倍， 得到的小波函数为ψ (t/2) 5. 重复步骤1~4
图8 降采样过程
小波介绍——小波分析(续10)
小波重构
重构概念
把分解的系数还原成原始信号的过程叫做小波重构 (wavelet reconstruction)或合成(synthesis)，数学上叫 做逆离散小波变换(inverse discrete wavelet transform， IDWT) 在使用滤波器做小波变换时包含滤波和降采样 (downsampling)两个过程，在小波重构时也包含升采 样(upsampling)和滤波两个过程，见图9 升采样是在两个样本数据之间插入“0”，目的是把信 号的分量加长，其过程见图10
短时傅里叶变换
短时傅里叶变换
短时傅里叶变换的分析特点 (a)频率变化的影响 (b) 基本分析单元的特点
小波变换 小波起源：
1984年Morlet提出;1985年Meyer构造出小波;1988年， Daubechies证明了离散小波的存在;1989年，Mallat提出多分 辨分析和二进小波变换的快速算法;1989年Coifman、 Meyer 引入小波包;1990年崔锦泰等构造出样条单正交小波基;1994 年Sweldens提出二代小波－提升格式小波(Lifting Scheme)。
f=x+3.5*randn(1,length(t));%在信号中加入白噪声
短时傅里叶变换