《小波分析与应用》试题
小波分析考试题(附答案)
《小波分析》试题适用范围：硕士研究生时 间：2013年6月一、名词解释（30分）1、线性空间与线性子空间解释：线性空间是一个在标量域（实或复）F 上的非空矢量集合V ；设V1是数域K 上的线性空间V 的一个非空子集合，且对V 已有的线性运算满足以下条件 （1） 如果x 、y V1，则x ＋y V1； （2） 如果x V1，k K ，则kx V1， 则称V1是V 的一个线∈∈∈∈∈性子空间或子空间。
2、基与坐标解释：在 n 维线性空间 V 中，n 个线性无关的向量，称为 V 的一组n 21...εεε，，，基；设是中任一向量，于是 线性相关，因此可以被基αn 21...εεε，，，线性表出：，其中系数 αεεε，，，，n 21...n 21...εεε，，，n 2111an ...a a εεεα+++=是被向量和基唯一确定的，这组数就称为在基下的坐标，an ...a a 11，，，αn 21...εεε，，，记为 （）。
an ...a a 11，，，3、内积解释：内积也称为点积、点乘、数量积、标量积。
，()T n x x x x ,...,,21=，令，称为x 与y 的内积。
()T n y y y y ,...,,21=[]n n y x y x y x y x +++=...,2211[]y x ,4、希尔伯特空间解释：线性 完备的内积空间称为Hilbert 空间。
线性（linearity ）：对任意f ，g ∈H ，a ，b ∈R ，a*f+b*g 仍然∈H 。
完备（completeness ）：空间中的任何柯西序列都收敛在该空间之内。
内积（innerproduct ）：<f ，g>，它满足：，()T n f f f f ,...,,21=时。
()T n g g g g ,...,,21=[]n n y x y x y x y x +++=...,22115、双尺度方程解释：所以都可以用空间的一个1010,V W t V V t ⊂∈⊂∈）（）（ψϕ）（）和（t t ψϕ1V从图可以明显看出，多分辨分析只是对低频部分进行进一步分解，而高以考虑。
《小波分析及其应用》word版
现代数字信号处理作业小波分析及其应用电研111梁帅小波分析及其应用1.小波分析的概念和特点1.1小波理论的发展概况20世纪80年代逐渐发展和兴起的小波分析(wavelctanalysis)是20世纪数学领域中研究的重要杰出成果之一。
小波分析理论作为数学界中一种比较成熟的理论基础，应用到了各种领域的研究当中，推动了小波分析在各工程应用中的发展。
它作为一种新的现代数字信号处理算法，汲取了现代分析学中诸如样条分析、傅立叶分析、数值分析和泛函分析等众数学多分支的精华部分，替代了工程界中一直应用的傅立叶变换，它是一种纯频域分析方法，不能在时频同时具有局部化特性。
而小波分析中的多尺度分析思想，犹如一台变焦照相机，可以由粗及精逐步观察信号，在局部时频分析中具有很强的灵活性，因此有“数学显微镜”的美称。
它能自动随着频率增加而调节成窄的“时窗”和宽的“频窗”，又随着频率降低而调节成宽的“时窗”和窄的“频窗”以适应实际分析需要。
另外，小波变换在经过适当离散后可以够成标准正交基或正交系，这些在理论和应用上都具有十分重要的意义，因此，小波分析在各个领域得到了高度的重视并取得了许多重要的成果。
小波变换作为一种数学理论和现代数字信号处埋方法在科学技术界引起了越来越多专家学者的关注和重视。
在数学家看来，基于小波变换的小波分析技术是当今数值分析、泛函分析、调和分析等半个多世纪以来发展最完美的结晶，是正在发展中的新的数学分支。
在工程领域，特别是在信号处理、图像处理、机器视觉、模糊识别、语音识别、流体力学、量子物理、地震勘测、电磁学、CT成像、机械故障诊断与监控等领域，它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。
然而，小波分析虽然在众多领域中已经取得了一定的成果，但是，有专家预言小波分析理论的真正高潮并没有到来。
首先，小波分析尚需进一步完善，除一维小波分析理论比较成熟以外，向量小波和多维小波则需要进行更加深入的研究与讨论;其次，针对不同情况选择不同的小波基函数，实现的效果是有差别性的这一问题，对最优小波基函数的选取方法有待进一步研究。
小波分析考试题及答案
一、叙述小波分析理论发展的历史和研究现状答：傅立叶变换能够将信号的时域和特征和频域特征联系起来，能分别从信号的时域和频域观察，但不能把二者有机的结合起来。
这是因为信号的时域波形中不包含任何频域信息，而其傅立叶谱是信号的统计特性，从其表达式中也可以看出，它是整个时间域内的积分，没有局部化分析信号的功能，完全不具备时域信息，也就是说，对于傅立叶谱中的某一频率，不能够知道这个频率是在什么时候产生的。
这样在信号分析中就面临一对最基本的矛盾——时域和频域的局部化矛盾。
在实际的信号处理过程中，尤其是对非常平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征很重要。
如柴油机缸盖表明的振动信号就是由撞击或冲击产生的，是一瞬变信号，单从时域或频域上来分析是不够的。
这就促使人们去寻找一种新方法，能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱，这就是所谓的时频分析，亦称为时频局部化方法。
为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命，提出并开发了一系列新的信号分析理论：短时傅立叶变换、时频分析、Gabor 变换、小波变换Randon-Wigner变换、分数阶傅立叶变换、线形调频小波变换、循环统计量理论和调幅—调频信号分析等。
其中，短时傅立叶变换和小波变换也是因传统的傅立叶变换不能够满足信号处理的要求而产生的。
短时傅立叶变换分析的基本思想是：假定非平稳信号在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。
但从本质上讲，短时傅立叶变换是一种单一分辨率的信号分析方法，因为它使用一个固定的短时窗函数，因而短时傅立叶变换在信号分析上还是存在着不可逾越的缺陷。
小波变换是一种信号的时间—尺度（时间—频率）分析方法，具有多分辨率分析（Multi-resolution）的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，使一种窗口大小固定不变，但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。
浙江大学小波分析及其工程应用考试试卷
浙江大学小波分析及其工程应用考试试卷
1、简述傅里叶变换、短时傅里叶变换以及小波变换之间的异同，并
说明小波变换的必要性。
（10分）
2、小波变换堪称数学显微镜，且二维小波变换除了有显微能力之外，还有极化能力，请说明为什么？（10分）
3、说明小波变换的多分辨率分析和时-频局部化能力，请问该变换为
什么能够随着视野的变化自动调整分辨率以及如何调整？（10分）
4、请结合数学推导进行说明：当小波母函数满足正规性条件时，小
波变换能够凸显被分析的细节信息。
（10分）
5、为什么说小波变换的信息是冗余的？为减少其信息冗余度，可采
用离散栅格的方法予以改善，但会带来信息的失真的弊端，请问该如何尽
量避免这种失真？（10分）
6、请问利用函数空间剖分理论说明从第j-1级到j级分辨率的信号
分解过程，并建立同小波变换之间的关系。
（10分）
7、Mallat算法在小波变换中的地位，如同FFT算法在傅里叶变换中
的地位，具有十分重要的应用。
请结合论文说明信号分解时这种算法的基
本过程，以及如何在论文中实施应用，并列举应用时需要注意的事项。
（10分）
8、基于美林变换的算法，基于CZT的算法和Mallat算法分别适合什
么场合下应用？请结合基于CZT的算法和Mallat算法，谈谈任意尺度密
度下快速小波变换的策略。
（10分）
9、列举双通道多采样滤波器的理想重建条件，请问为什么？（10分）
10、小波变换是信号消噪处理的有效手段，请画出基于小波多分辨率
的信号消噪技术方案框图，并列举两类用于该方案的多尺度信噪分离规则。
（10分）。
小波理论期末试题
我个人的理解：小波分析是傅立叶分析思想的发展与延拓，它自产生以来，就一直与傅立叶分析密切相关，他的存在性证明，小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分析，二者是相辅相成的，两者主要的不同点：1、傅立叶变换实质是把能量有限信号f(t)分解到以{exp(jωt)}为正交基的空间上去；小 波变换的实质是把能量有限信号f(t)分解到W-j 和V-j 所构成的空间上去的。
2、傅立叶变换用到的基本函数只有sin(ωt),cos(ωt),exp(jωt)，具有唯一性；小波分 析用到的函数（即小波函数）则具有多样性，同一个工程问题用不同的小波函数进行分析有时结果相差甚远。
小波函数的选用是小波分析运用到实际中的一个难点问题（也是小波分析研究的一个热点问题），目前往往是通过经验或不断地试验（对结果进行对照分析）来选择小波函数。
3、在频域分析中，傅立叶变换具有良好的局部化能力，特别是对于那些频率成分比较简单的确定性信号，傅立叶变换很容易把信号表示成各频率成分的叠加和的形式，如sin(ω1t)+0.345sin(ω2t)+4.23cos(ω3t)，但在时域中傅立叶变换没有局部化能力，即无法从f(t)的傅立叶变换中看出f(t)在任一时间点附近的性态。
事实上，F(w)dw 是关于频率为w 的谐波分量的振幅，在傅立叶展开式中，它是由f(t)的整体性态所决定的。
4、在小波分析中，尺度a 的值越大相当于傅立叶变换中w 的值越小。
5、在短时傅立叶变换中，变换系数S(ω，τ)主要依赖于信号在[τ-δ，τ+δ]片段中的情况，时间宽度是2δ（因为δ是由窗函数g(t)唯一确定的，所以2δ是一个定值）。
在小波变换中，变换系数Wf （a,b ）主要依赖于信号在[b-aΔφ，b+aΔφ）片断中的情况，时间宽度是2aΔφ，该时间的宽度是随尺度a 变化而变化的，所以小波变换具有时间局部分析能力。
6、若用信号通过滤波器来解释，小波变换与短时傅立叶变换不容之处在于：对短时傅立叶变换来说，带通滤波器的带宽Δf 与中心频率f 无关；相反小波变换带通滤波器的带宽Δf 则正比于中心频率f 。
小波分析与应用
小波分析与应用小波分析是一种数学工具，用于研究信号和数据的频率特性和时域特性。
它的发展源于20世纪70年代，随着数字信号处理和数据分析的普及，小波分析也逐渐得到广泛的应用。
本文将探讨小波分析的基本原理、算法和应用领域。
一、小波分析的基本原理小波分析是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同频率的成分，并且可以根据需要在时域和频域之间进行转换。
小波分析与傅里叶分析相比，不仅可以提供信号的频率信息，还可以提供信号的时域信息，因此在研究非平稳信号和脉冲信号方面具有很大的优势。
小波分析的基本原理是将信号与一组小波函数进行相关计算，通过对小波函数的不同尺度和平移进行变换，可以得到信号在不同频率下的时域表示。
小波分析中使用的小波函数可以是多种形式，常用的有Morlet小波、Daubechies小波和Haar 小波等，每种小波函数有不同的频率特性和时域特性，可根据信号的特点选择合适的小波函数。
二、小波分析的算法小波分析的算法主要包括离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)两种。
离散小波变换是指将信号离散化后进行小波分解的过程。
首先，将信号进行一系列的低通滤波和高通滤波操作，得到两个低频和高频信号序列。
然后，将低频信号继续进行低通和高通滤波，得到更低频的信号序列和更高频的信号序列。
这个过程可以一直进行下去，直到得到满足要求的分解层数。
最后，将分解得到的低频和高频序列进行逆变换，得到重构后的信号。
连续小波变换是指将信号连续地与小波函数进行相关计算，得到信号的时频表示。
连续小波变换具有尺度不变性和平移不变性的特点，可以对不同尺度和平移位置下的信号成分进行分析。
然而，连续小波变换计算复杂度高，在实际应用中往往采用离散小波变换进行计算。
三、小波分析的应用领域小波分析因其在时频分析和信号处理中的优势，得到了广泛的应用。
以下是小波分析在不同领域的应用示例：1. 信号处理：小波分析可以用于去噪、压缩和特征提取等信号处理任务。
浙江大学小波变换及工程应用复习题
小波分析复习题1、简述傅里叶变换、短时傅里叶变换和以及小波变换之间的异同。
答：三者之间的异同见表2、小波变换堪称“数学显微镜”，为什么？ 答：这主要因为小波变换具有以下特点：1）具有多分辨率，也叫多尺度的特点，可以由粗及精地逐步观察信号；2）也可以看成用基本频率特性为)(ωψ的带通滤波器在不同尺度a 下对信号作滤波；如果)(t ϕ的傅里叶变换是)(ωψ，则)(at ϕ的傅里叶变换为)(||aa ωψ，因此这组滤波器具有品质因数恒定，即相对带宽（带宽与中心频率之比）恒定的特点。
a 越大相当于频率越低。
3）适当的选择基本小波，使)(t ϕ在时域上位有限支撑，)(ωψ在频域上也比较集中，便可以使WT 在时、频两域都具有表征信号局部特征能力，因此有利于检测信号的瞬态或奇异点。
4）如)(t x 的CWT 是),(τa WT x ，则)(λtx 的CWT 是),(λτλλa WT x ；0>λ此定理表明：当信号)(t x 作某一倍数伸缩时，其小波变换将在τ,a 两轴上作同一比例的伸缩，但是不发生失真变形。
基于上述特性，小波变换被誉为分析信号的数学显微镜。
3、在小波变换的应用过程中，小波函数的选取是其应用成功与否的关键所在，请列举一些选择原则。
答：选择原则列举如下：（也即需满足的一些条件和特性） 1）容许条件当⎰∞+∞-∞<=ωωωψϕd c 2)(时才能由小波变换),(τa WT x 反演原函数)(t x ，ϕc 便是对)(t ϕ提出的容许条件，若∞→ϕc ，)(t x 不存在，由容许条件可以推论出：能用作基本小波)(t ϕ的函数至少必须满足0)(0==ωωψ，也就是说)(ωψ必须具有带通性质，且基本小波)(t ϕ必须是正负交替的振荡波形，使得其平均值为零。
2）能量的比例性小波变换幅度平方的积分和信号的能量成正比。
3）正规性条件为了在频域上有较好局域性，要求),(τa WT x 随a 的减小而迅速减小。
小波分析基础及应用期末习题
题1：设{},j V j Z ∈是依尺度函数()x φ的多分辨率分析，101()0x x φ≤<⎧=⎨⎩其它，请利用Haar 尺度关系式将信号()(4)2(41)2(42)(43)f x x x x x φφφφ=+-+---分解为10,0,w w v 分量。
题2：简述信号分解和重构的Mallat 算法（要求写出算法步骤并列出分解重构公式。
）题3：设{},,,φφψψ构成双正交多分辨分析：（1） 写出双正交条件；（2） 写出4个双尺度方程（尺度系数分别为,,,k k k k h h g g ）；（3） 写出尺度系数间的对应关系。
题4：设{},j V j Z ∈是依尺度函数()x φ的正交多分辨率分析，k p 是尺度系数，证明：（1）202k l k l k Z p p δ-∈=∑（2）2||2k k Zp ∈=∑（3）2k k Zp ∈=∑题5：令2C H =,),(),,(),1,0(21233212321-=--==e e e ,H v v v ∈=∀),(21 验证},,{321e e e 是一紧框架,指出其框架界并求出其对偶框架. 题6：列出二维可分离小波的4个变换基。
题3：0()k h k p =已知为低通分解滤波器，11()3.kk h k p -=为高通分解滤波器,写出个双倍平移正交关系等式题6：列出二维可分离小波的4个变换基。
题8：要得到“好”的小波，除要求滤波器0()h n 满足规范、双正交平移性、低通等最小条件外，还可以对0()h n 加消失矩条件来得到性能更优良的小波。
（1） 请写出小波函数()t ψ具有p 阶消失矩的定义条件：（2） 小波函数()t ψ具有p 阶消失矩，要求0()h n 满足等式：（3） 在长度为4的滤波器0()h n 设计中，将下面等式补充完整：222200000000(0)(1)(2)(3)1 (0)(2)(1)(3)0,1 2h h h h h h h h n ⎧+++=⎪⎪⎨+==⎪⎪⎩规范性低通双平移正交阶消失矩。
小波分析30道题
1. 从Fourier 变换到小波变换的三个阶段： *）信号加窗；**）基加窗；***）小波基；⑴ Fourier 变换是一个强有力的数学工具，它具有重要的物理意义，即信号()f x 的Fourier 变换()()⎰+∞∞-ω-=ωx x f F x d e i表示信号的频谱。
正是Fourier 变换的这种重要的物理意义，决定了Fourier 变换在信号分析和信号处理中的独特地位，特别是作为平稳信号分析的最重要的工具。
但是，在实际应用中，所遇到的信号大多数并不是平稳的。
所以，随着应用范围的逐步扩大和理论分析的不断深入，Fourier 变换的局限性就渐渐展示出来了：首先，从理论上说，为了由Fourier 变换研究一个时域信号()f x 的频谱特性，必须获得信号在时域中的全部信息，以致于包括将来的信息；其次，Fourier 变换对信号的局部畸变没有标定和度量能力。
但是，在许多实际应用中，畸变正是我们所关心的信号在局部范围内的特征；再次，Fourier 变换不能反映信号在局部时间范围内和局部频带上的谱信息分析，或称为局部化时-频分析，而这正是许多实际应用最感兴趣的问题之一；最后，因为一个信号的频率与它的周期长度成反比，因而要给进行分析的一个灵活多变的时间和频率的“窗口”，使其在“中心频率(或称为平均频率、主频)”高的地方，时间窗自动变窄，而在“中心频率”低的地方，时间窗应自动变宽。
⑵ 时间加窗：Gabor 在1946年的论文中，为了提取信号的局部信息，这包括时间和频率两方面的局部信息，引入了一个时间局部化的“窗口函数”()g t b -，其中参数b 用于平行移动窗口，以便于覆盖整个时域。
Gabor 变换继承了Fourier 变换所具有的“信号频谱”这样的物理解释，同时，它克服了Fourier 变换只能反映信号的整体特征而对信号的局部特征没有任何分析能力的缺陷，大大地改进了Fourier 变换的分析能力，为信号处理提供了一种新的分析和处理工具，即信号的时-频分析。
研究生《小波理论及应用》复习题.doc
2005年研究生《小波理论及应用》复习题1.利用正交小波基建立的采样定理适合于：紧支集且有奇性（函数本身或其导数不连续）的函数（频谱无限的函数）。
Shannon采样定理适合于频谱有限的信号o2.信号的突变点在小波变换域常对于小波变换系数模极值点或过零点。
并且信号奇异性大小同小波变换的极值随尺度的变化规律相对立。
只有在适当尺度下各突变点引起的小波变化才能避免交迭干扰，可以用于信号的去噪、奇异性检测、图象也缘提取、数据压缩等。
3.信号在一点的李氏指数表征了该点的奇异性大小，。
越大，该点的光滑性越小，。
越小，该点的奇异性越大。
光滑点（可导）时，它的cr >1 ；如果是脉冲函数，白噪声时« <0 o4.做出三级尺度下正交小波包变换的二进数图，小波包分解过程？说明小波基与小波包基的区别？5.最优小波包基的概念：给定一个序列的代价函数，然后在小波包基中寻找使代价函数最小的基一一最优基。
6・双通道多采样率滤波器组的传递函数为:［人人 1 A ArU) = y.U)+y2U) = - H(Z)H(Z)+G G)G G) H(Z)H(Z)+G(—Z)G(J X(-J请根据此式给出理想重建条件:为了消除映象X（-z）引起的混迭：//（-Z）//（Z）+G（-Z）G（Z）=0为了使y（z）成为x（z）的延迟，要求：H（z）育（z） + G（z）G（z）= CZ・k（C，K为任一常数）7・正交镜像对称滤波器/z（77）的）与H（e jw）以“彳为轴左右对称。
如果知道QMF的/2（/7）,能否确定gS）=（T）"〃S）, 細=-（-1）乜（司g（“）=（-i）w）8・试列出几种常用的连续的小波基函数Morlet 小波，Marr 小波，Difference of Gaussian (DOG),紧支集样条小波9・试简述海森堡测不准原理，说明应用意义?10. 从连续小波变换到离散小波变换到离散小波框架一双正交小波变换一正交变换、紧支集正交小波变换，其最大的特点是追求变换系数的信息冗余小，含有的信息量越集中。
小波分析考试题(附答案)
定义：空间 L2 ( R) 中的多分辨分析是指 L2 ( R) 满足如下性质的一个空间序列Z ∈j j }{V ：
（1）单调性： ⊂⊂⊂⊂-101V V V ；（2）逼近性：)(},0{2R L V V j Z
j j Z
j ==∈∈ ；（3）伸缩性：1)2()(+∈⇔∈j j V t f V t f ；（4）平移不变性：j j V t f V t f ∈-⇒∈)1()(，
Z k ∈∀；（5）存在函数0)(V t g ∈，使得Z k k)}-{g(t ∈构成0V 的Riesz 基。
满足上述个条件
的函数空间集合成为一个多分辨分析， 如果)(t g 生成一个多 分辨分析，那么称)(t g 为一个尺度函数。
关于多分辨分析的理解，我们在这里以一个三层的分解进行说明，其小波分解树如图所示。
从图可以明显看出，多分辨分析只是对低频部分进行进一步分解，而高 频部分则不予以考虑。
分解的关系为 112}0{)(+-+++++=j j j V V V R L 。
另外强调一点这 里只是以一个层分解进行说明，如果要进行进一步的分解，则可以把低频部分分解成低频部分和高频部分，以下再分解以此类推。
在理解多分解分析时，我们必须牢牢把握一点：其分解的最终目的是力求构造一个在频率上高度逼近)(2R L 空间的正交小波基，这些频率分辨率不 同的正交小波基相当于带宽各异的带通滤波器。
从上面的多分辨分析树型结 构图可以看出，多分辨分析只对低频空间进行进一步的分解，使频率的分辨率变得越来越高。
Mallat 算法：通过下面公式(1)和(2)，可以很快计算出尺度系数和小波系数{cj,k,dj,k}，。
《水文小波分析原理及其应用》带答案
《水文小波分析原理及其应用》考试试题课程编号：7.637 学分：3.0 任课教师：刘东考试形式：开卷（1）小波分析：wavelet analysis ；（2）小波变换：wavelet transformation ；（3）小波函数：wavelet function ；（4）小波消噪:Wavelet denoising;（5）小波方差：Wavelet varianee ；（6）连续小波变换：Continuous wavelet transform（7）离散小波变换：Discrete wavelet tran sform ；（8）小波人工神经网络模型：Wavelet artificial neural network model；（9）小波随机耦合模型：Wavelet stochastic coupling model（10）快速小波变换算法：Fast wavelet tra nsform algorithm。
答：水文学是研究地球上水分分布、循环、运动等变化规律及水-环境相互作用的一门科学，属于地球科学的一个分支。
水文时间序列在各种因素影响下具有确定性成分、随机成分）。
水文学的一个重要研究途径就是利用现有分析技术对水文时间序列进行描述，探讨水文系统的演变规律。
小波变换克服了Fourier变换的不足，能够反映出水文时间序列在时频域上的总体特征以及时频局部化信息，被誉为数学显微镜”。
利用小波分析的多分辨率功能，可以充分挖掘水文时间序列所包含的信息，展现水文时间序列的精细结构，从而使我们更好地掌握水文时间序列的多时间尺度变化特征及突变特征。
可以说，在水文学领域引入小波分析，为揭示水文时间序列变化规律提供了一条新的研究途径，极大地丰富了水文学的内容。
由此可见，小波分析技术受到了国内外多数学者的青睐。
我们作为农业水土工程专业的研究生，如果能够成功地将小波分析技术与我们的研究内容相结合，必然会使我们的毕业论文增色不少，而且也会发表一批高水平的学术论文。
分析与应用试题及答案
分析与应用试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪项不是数据分析的基本步骤？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据可视化答案：C2. 在数据分析中，用于预测未来趋势的分析方法是什么？A. 描述性分析B. 诊断性分析C. 预测性分析D. 规范性分析答案：C3. 以下哪种图表最适合展示时间序列数据？A. 柱状图B. 饼图C. 折线图D. 散点图答案：C4. 在进行数据清洗时，主要处理的是哪些问题？A. 缺失值B. 异常值C. 重复值D. 所有以上答案：D5. 数据分析的目的是什么？A. 收集数据B. 清洗数据C. 提取信息D. 以上都不是答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 数据分析中常用的统计方法包括哪些？A. 回归分析B. 方差分析C. 聚类分析D. 因子分析答案：ABCD2. 在进行数据分析时，需要考虑哪些因素？A. 数据质量B. 数据量C. 数据类型D. 数据来源答案：ABCD3. 下列哪些是数据可视化的常见工具？A. ExcelB. Power BIC. TableauD. R语言答案：ABCD三、简答题（每题5分，共20分）1. 简述数据分析的重要性。
答案：数据分析可以帮助企业或个人从大量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，优化业务流程，提高效率和竞争力。
2. 描述数据清洗过程中常见的问题及其处理方法。
答案：常见的问题包括缺失值、异常值、重复值和不一致的数据格式。
处理方法包括删除、填充、标准化和转换等。
3. 解释描述性分析和诊断性分析的区别。
答案：描述性分析用于总结和描述数据的特征，而诊断性分析则用于探究数据背后的原因和模式。
4. 举例说明预测性分析在商业中的应用。
答案：预测性分析在商业中的应用包括销售预测、库存管理、客户流失预测等，帮助企业预测未来趋势并制定相应的策略。
四、案例分析题（每题10分，共20分）1. 假设你是一家公司的数据分析师，公司最近的销售数据出现了下滑。
MATLAB小波分析复习题(第一章)
第一章FOURIER 变换与MATLAB 实现1. 设()f x 为定义在[,](0)T T T ->上的周期函数，则()f x 的Fourier 级数为01()cos sin ,2n n n a f x a nx b nx ∞==++∑ 其中,n n a b ==。
2. 设11,[0,)2()11,[,1]2x f x x ⎧∈⎪⎪=⎨⎪-∈⎪⎩，求()f x 的Fourier 级数。
3. 写出()f x 的傅里叶变换()F w 及逆变换()F w 的定义。
4. 写出2||1()()2x f x e heaviside x -=的傅里叶变换与逆变换2()1w F w w=+逆变换()f x 的MATLAB 程序实现清单。
5. 写出时限信号，带限信号，带宽，采样频率，奈圭斯特采样频率的定义。
6. 写出奈圭斯特采样定理。
7. ()f t 的频谱密度函数是什么？()f t 的振幅频谱是什么？()f t 的相位频谱是什么？8. 用MA TLAB 绘出2||1()()2x f x e heaviside x -=的振幅频谱图（幅频谱图）与相位频谱图。
9. 写出周期序列()x n 的离散Fourier 变换()c k 及其()c k 的离散Fourier 逆变换的定义。
10. 利用定义手工计算(4)(1,2,3,4)x =的离散Fourier 变换()X k 。
再使用MA TLAB 命令DFS 与IDFS 进行验证。
11. 已知信号()0.5sin()sin(/2)f t t t =+，今采样间隔为0.01t ∆=从而得到一个离散 信号()(),099x n f n t n =∆≤≤。
对()x n 使用离散Fourier 变换的MATLAB 命令DFS 得到()x n 的幅频谱图与相位频谱图。
12．证明并验证Fourier 变换的线性性：[()()][()][()]F x n y n F x n F y n αβαβ+=+。
小波分析理论与应用(清晰版)
ψ
1 2
+∞
−∞
x −b f (x )ψ dx =< f ,ψ a ,b > a
− 1 2
ψ a ,b ( x ) = a
x−b ψ a
1 f (x) = Cψ
da ∫−∞ ∫−∞ (Wψ f )(a, b)ψ a,b (x) a 2 db
+∞ +∞
基本概念：基小波与参数
• • • • • • 固有频率 振型 振型曲率 柔度矩阵 刚度矩阵 等……
敏感指标—小波包分量能
Ef = ∫
+∞ −∞
f
2
(t )dt = ∑ E ( f
i =1
+∞ −∞
2j
i j
)
E f
( )= ∫
i j
f (t ) dt
i j 2
f ji (t ) 是第j层第i个小波包分量
敏感指标—小波包分量能
小波分析理论与应用
•基本概念 •基于Matlab的使用 •健康监测等工程应用
发展历程
• 基础：现代调和分析理论 • 背景：泛函、傅里叶理论、数字信号等 • 历程：FT或FFT—STFT—WT与WPT
FT的优缺点——由其定义决定
• 优点：频域的分辩率最高 • 缺点：
– 频域丢失了时间信息，时域丢失了频率信息 – 仅适用于平稳信号
• 频带3，4
– 是由于一阶波浪效应引起
• 频带6，7
– 与结构共振有关，由风及二阶海浪效应引起
• 较大漂移由作用于结构的静水压力引起
对非平稳信号的把握
• 局部小波系数对瞬态事件的反映 • 从下例可看到能量在频带间的转移
频率调制信号的量图
《小波分析与应用》试题
《小波分析与应用》试题学院：信息科学与工程学姓名：钱宏学号：20064249 院1、[10’]小波变化俗称“数字显微镜”，试从尺度因子的变化对时频窗的中心和半径的影响，阐述其时频局部化功能。
尺度因子变大时，相应小波分量表现了某个子频带信号，其频率中心变高且频带变宽，时频窗呈“廋窄”的变化趋势，即时窗变窄，频窗变宽，正好适应于更高频信号时频局部化的需要。
相反，尺度因子变小时，同样相应小波分量表现了某个子频带信号，其频率中心变低且频带变窄，时频窗呈“扁平”的变化趋势，即时窗变宽，频窗变窄，正好适应于低频信号时频局部化的需要。
2、[10’]简述HHT变换的原理和简要实现过程。
HHT 方法包含两个主要步骤：1) 对原始数据进行预处理,即先通过经验模态分解方法, 把数据分解为满足希尔伯特变换要求的n 阶本征模式函数(IMF)和残余函数r n(t)之和；2)对分解出的每一阶IMF 做希尔伯特变换, 得出各自的瞬时频率,做出时频图。
其中经验模态分解（EMD）方法能把非平稳、非线性信号分解成一组稳态和线性的序列集, 即本征模式函数。
且每一阶的IMF 应满足两个条件: 1)数据的极值点和过零点交替出现, 且数目相等或最多相差一个任何点上；2)在任何点上，有局部最大值和局部最小值定义的包络的均值必须是零。
下面以时间序列X(t)介绍经验模态分解的一般过程。
首先, 找出X(t)所有极大和极小值点, 并用三次样条函数对极大值点和极小值点分别进行拟合得到X (t) 的上下包络线；然后将原始数据序列减去上下包络线的均值m1(t) , 就可以得到一个去掉低频的新数据序列：h1(t)=X(t)- m1(t)，通常h1(t)不满足IMF 的条件, 还需对h1(t)重复上述处理过程。
经过k次筛分后将产生第1个IMF分量C1(t), 即h1k(t)=h1(k- 1)(t)- m1k(t)，C1(t)=h1k(t)。
第1个IMF分量代表原始数据序列中最高频的成分，将原始数据序列X(t)减去第1个分量C1(t)。
《小波分析及其应用》堪误表
《小波分析及其应用》-----------堪误表最后修改日期：2008.10.22第1章P11第11行第2个积分中，积分上限()12j k +应为()1/2j k +。
P21在计算na h *的表达式中，在a a +之间插入a 变成 a a a +；在nna a +na nnna a a +。
对n a g *做类似地修改。
第2章1． 将P40倒数第5行图中的”W l -1和V l -1” 改为”W l +1和V l +1”。
2. 第49页图2-5中的小波关于1/2对称。
3． 第52页第2，3行中的jk c 改为jk d第3章1． 将P63倒数第5行中等式右边乘以系数/22j 。
2． 将P71倒数第4行中的()f t 改为()L P f t ；相应地，将倒数第3行中的f 改为L P f 。
3． 在命题3.3及习题3.4中，将()ˆψω与()ˆψω调换位置。
4． 将P86倒数第7行中的ψ改为ψ；同时将倒数第7行、倒数第4行及倒数第1行中的p改为p 。
将P87第1行中的ψ改为ψ；将第1行和第3行中的p 改为p ；将第2行和第3行中的N 改为N 。
第4章1． 将P93第9行中的“大于”改为“小于”。
2． 将P99和P100中介于式（4-1）与式（4-2）之间出现的J jz -改为2J jz-。
3． 将P113第2行中的12x +改为12x ⎢⎥+⎢⎥⎣⎦。
将本页倒数第4行中“1l l s s =”改为1l l s s =4． 将P115第2行的表达式“31/h βγ=”改为“31/h r β=”；将第3行中的表达式“104132/r h h h h =-”删除，同时将表达式“124413/h h h h h γ=--”改为“124413/r h h h h h =--”。
5． 将P115倒数第1行的表达式“2N D =”改为“2N D ⎢⎥=⎢⎥⎣⎦”。
6． 将习题4.5中()P z第5章1． 将式（5-4）中的1,,j k m φ+改为1,,j k m ϕ+。
小波分析(试卷)及答案
《小波分析与应用》试题及答案学院： 姓名： 学号：1、 [10’] Q 值是滤波器的品质因数，定义为/*Q ωω=∆=带宽/中心频率。
假设小波基函数为1/2,()()a b t a at b ψψ=-，试证明其恒Q 性质。
证：记*ω为频窗中心，ω∆为频窗的半径，则关于窗函数)(t ab ψ，有⎰=*Rab ab d ωωψωωψω22)()(11-121220)()()(1⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∆⎰*ωωψωωωψωd R ab ab 1-2 令上1-1、1-2式a=1、b=0可以得出基本量，特别标记为*∧ψω和∧∆ψ(对于给定的小波*∧ψω和∧∆ψ为常数)。
**∧====⎰⎰⎰ψωξξψξωψωωψωωψωωψωωψωa d aa d a a a d Roab R o ab Rab ab 222222)()()()()()()()(1∧∧∆=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∆⎰⎰**ψψωωωψωωωψωωψωωωψa a d a a d R ab Rab ab 2122021220)()()()(1)()()(1滤波器的品质因数C a a Q =∆=∆=∆=***∧∧∧∧ψψψψωωωω（C 为常数）2、 [10’]假设给定信号的频率范围为（0-4000），使用Mallat 算子H和G 描述提取频率范围分别为（0~250）、（1000~1500）、（3000~4000）分量的分解过程。
图1 信号频率分解图3、 在Matlab 环境下，编写相关程序实现如下功能：加载noissin 信号，对其进行一维连续小波变换，分别绘制a=1.87和a=4.25时的连续小波变换系数曲线（非灰度图）。
clear clcload noissin;%加载信号s=noissin(1:200);%对s 信号进行一维连续小波变换 w1=cwt(s,1.87,'db3'); subplot(211);plot(w1); xlabel('时间'); ylabel('对应尺度a=1.87小波变换系数');w2=cwt(s,4.25,'db3'); subplot(212);plot(w2); xlabel('时间');ylabel('对应尺度a=4.25小波变换系数');图2尺度a=1.87和尺度a=4.25小波变换系数4、[15’] snr=10；init=学号；[xref,x]= wnoise(4,11, snr,init)，（1）画出原始信号x的时域波形；（2）使用db3小波进行三层小波分解，设置阈值向量p=[80,87,97]对高频系数进行阈值处理（指令为wthcoef），然后重构，画出重构曲线；（3）使用db3小波进行三层小波分解，对高频系数全部置零，然后重构，画出重构曲线。
小波应用与算法期末试题湖大研究生
1.什么是一维小波变换？相对于传统信号处理方法它有什么特点？为什么要对信号或图像作多尺度分析？小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具，它是一种信号的时间—尺度（时间—频率）分析方法，它具有多分辨率分析的特点，而且与傅里叶变换不同，它具有时频两域都具有表征信号局部特征的能力。
在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中夹带的瞬变反常信号。
小波应用于信号去噪已取得了极大的成功。
但是在小波阈值去噪中信号边缘处出现的振荡现象一直困扰着小波去噪的应用。
小波阈值去噪方法在边缘处产生振荡的原因是由于阈值去噪所采用的小波变换算法没有平移不变性，并且去噪结果依赖于小波基函数、尺度基函数与信号的空间结构的匹配程度，多尺度边缘检测方法能减轻阈值对边缘检测的负面影响，用强度阈值来提取重要边缘并剔出噪声。
2.编程实现信号的多尺度分解与重构的快速算法（不使用函数dwt和idwt）。
一维小波分解的程序：function [cA,cD] = mydwt(x,lpd,hpd,dim);% 函数[cA,cD]=MYDWT(X,LPD,HPD,DIM) 对输入序列x进行一维离散小波分解，输出分解序列[cA,cD]% 输入参数：x——输入序列；% lpd——低通滤波器；% hpd——高通滤波器；% dim——小波分解级数。
% 输出参数：cA——平均部分的小波分解系数；% cD——细节部分的小波分解系数。
cA=x; % 初始化cA，cDcD=[];for i=1:dimcvl=conv(cA,lpd); % 低通滤波，为了提高运行速度，调用MATLAB提供的卷积函数conv()dnl=downspl(cvl); % 通过下抽样求出平均部分的分解系数cvh=conv(cA,hpd); % 高通滤波dnh=downspl(cvh); % 通过下抽样求出本层分解后的细节部分系数cA=dnl; % 下抽样后的平均部分系数进入下一层分解cD=[cD,dnh]; % 将本层分解所得的细节部分系数存入序列cDendfunction y=downspl(x);% 函数Y=DOWMSPL(X) 对输入序列进行下抽样，输出序列Y。
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《小波分析与应用》试题学院：信息科学与工程学姓名：钱宏学号：20064249 院1、[10’]小波变化俗称“数字显微镜”，试从尺度因子的变化对时频窗的中心和半径的影响，阐述其时频局部化功能。
尺度因子变大时，相应小波分量表现了某个子频带信号，其频率中心变高且频带变宽，时频窗呈“廋窄”的变化趋势，即时窗变窄，频窗变宽，正好适应于更高频信号时频局部化的需要。
相反，尺度因子变小时，同样相应小波分量表现了某个子频带信号，其频率中心变低且频带变窄，时频窗呈“扁平”的变化趋势，即时窗变宽，频窗变窄，正好适应于低频信号时频局部化的需要。
2、[10’]简述HHT变换的原理和简要实现过程。
HHT 方法包含两个主要步骤：1) 对原始数据进行预处理,即先通过经验模态分解方法, 把数据分解为满足希尔伯特变换要求的n 阶本征模式函数(IMF)和残余函数r n(t)之和；2)对分解出的每一阶IMF 做希尔伯特变换, 得出各自的瞬时频率,做出时频图。
其中经验模态分解（EMD）方法能把非平稳、非线性信号分解成一组稳态和线性的序列集, 即本征模式函数。
且每一阶的IMF 应满足两个条件: 1)数据的极值点和过零点交替出现, 且数目相等或最多相差一个任何点上；2)在任何点上，有局部最大值和局部最小值定义的包络的均值必须是零。
下面以时间序列X(t)介绍经验模态分解的一般过程。
首先, 找出X(t)所有极大和极小值点, 并用三次样条函数对极大值点和极小值点分别进行拟合得到X (t) 的上下包络线；然后将原始数据序列减去上下包络线的均值m1(t) , 就可以得到一个去掉低频的新数据序列：h1(t)=X(t)- m1(t)，通常h1(t)不满足IMF 的条件, 还需对h1(t)重复上述处理过程。
经过k次筛分后将产生第1个IMF分量C1(t), 即h1k(t)=h1(k- 1)(t)- m1k(t)，C1(t)=h1k(t)。
第1个IMF分量代表原始数据序列中最高频的成分，将原始数据序列X(t)减去第1个分量C1(t)。
可以得到一个去掉高频组分的剩余数据序列r1(t)。
对r1(t)行上述筛分处理可以得到第2个IMF分量C2(t)。
如此重复直到最后一个剩余数据序列r n(t)不可再被分解或达到预定数量的IMF分量为止。
此时,r n(t)代表原始数据序列的均值或趋势r1(t)-C2(t)=r2(t),…,r n- 1(t)- C n(t)=r n(t)。
最后, 原始的数据序列即可由这些分量以及一个均值或趋势项表示:X(t)=ΣC j(t)+r n(t)。
3、[10’]假设给定信号的频率范围为（0-4000），使用Mallat算子H和G描述提取频率范围分别为（0~250）、（1500~2000）、（3500~4000）分量的分解过程。
要利用Mallat算法提取不同频率范围的分量，首先需算出对应频率范围是在原始尺度空间经几次分解可以得到的，再通过算子H和G描述出其对应的系数数据或，而得到分量结果。
对于给定信号的频率范围为（0-4000）时，对应数据为C4，经四次分解可得到（0~250），并其处于第一个，则=HHHHC4,同理，可得到（1500~2000）频率范围对于的分解数据为=GHHC4, （3500~4000）频率范围对于的分解数据为=GGGC4。
4、[10’]在Matlab环境下，编写相关程序实现如下功能：加载noissin信号，对其进行一维连续小波变换，分别绘制a=1.14和a=3.5时的连续小波变换系数曲线（非灰度图）。
load noissin;s=noissin(1:100);ls=length(s);w=cwt(s,[1.14 3.5],'db3');subplot(2,1,1);plot(w(1,:));xlabel('时间');ylabel('变换尺度1.14');subplot(2,1,2);plot(w(2,:));xlabel('时间');ylabel('变换尺度3.5')运行结果如下所示：5、[10’]在Matlab环境下，加载sumsin信号(1)绘制原始信号波形曲线；(2)使用“db4”小波进行5尺度的一维小波分解，绘制各尺度下低频部分（CAi i=1~5）的系数曲线，观察其消噪效果。
(3)将CD1和CD2置零，利用第3尺度CA3、CD3、CD2、CD1进行重构，绘制重构曲线。
load sumsin; s=sumsin(1:1000);subplot(5,1,1); plot(s);ylabel('sumsin'); [c,l]=wavedec(s,5,'db4');subplot(5,2,3)；ca1=appcoef(c,l,'db4',1);plot(ca1)；ylabel('ca1');ca2=appcoef(c,l,'db4',2);subplot(5,2,4)plot(ca2);ylabel('ca2');ca3=appcoef(c,l,'db4',3);subplot(5,2,5)plot(ca3);ylabel('ca3');ca4=appcoef(c,l,'db4',4);subplot(5,2,6)plot(ca4);ylabel('ca4');ca5=appcoef(c,l,'db4',5); subplot(5,2,7)plot(ca5);ylabel('ca5');[c,l]=wavedec(s,3,'db4'); a=waverec(c,l,'db4'); subplot(5,1,5);plot(a);xlabel('重构信号');运行结果如下所示：6、[10’]在Matlab环境下，加载sumsin信号，取前2000个数据使用“db1”小波进行四层小波包分解（1）绘制小波包树结构；（2）绘制节点（3，0）、（4，2）、（5，0）、（5，10）的分解系数曲线；（3）利用以上四个节点分别进行重构，绘制重构的波形曲线。
load sumsin;s=sumsin(1:1000);wpt=wpdec(s,5,'db1','shannon');plot(wpt)cfs30=wpcoef(wpt,[3,0]);cfs42=wpcoef(wpt,[4,2]);cfs50=wpcoef(wpt,[5,0]);cfs510=wpcoef(wpt,[5,10]);figure(2)subplot(411);plot(cfs30)title('节点[3,0]系数');subplot(412);plot(cfs42)title('节点[4,2] 系数');subplot(413);plot(cfs50)title('节点[5,0] 系数'); subplot(414);plot(cfs510)title('节点[5,10] 系数'); figure(3)rcfs30=wprcoef(wpt,[3,0]); subplot(411);plot(rcfs30)title('节点(3,0)重构信号') rcfs42=wprcoef(wpt,[4,2]); subplot(412);plot(rcfs42)title('节点(4,2) 重构信号') rcfs50=wprcoef(wpt,[5,0]); subplot(413);plot(rcfs50)title('节点(5,0) 重构信号') rcfs510=wprcoef(wpt,[5,10]); subplot(414);plot(rcfs510)title('节点(5,10) 重构信号')7、 [10’]假定某电压信号为)150*2sin(*2*200)(t t u π=，在1=t 时受故障影响叠加了衰减性扰动扰动分量t e 520-，2=t 时恢复正常，试用bd3小波对该信号进行6层分解，通过模极大值方法，通过图形曲线分析确定故障的产生时间和结束时间，采样率为1000HZ 。
（完整的信号可表示为：42)50*2sin(*2*3802120)150*2sin(*2*38010)50*2sin(*2*3805≤<<≤+<≤=-t t t e t t t s tπππ） t1=0:0.001:1; t2=1:0.001:2; t3=2:0.001:4; t=[t1,t2,t3]; y1=380*sqrt(2)*sin(2*pi*50*t1);y2=380*sqrt(2)*sin(2*pi*150*t2)+20*exp((-5)*t2); y3=380*sqrt(2)*sin(2*pi*50*t3);y=[y1,y2,y3]; [c,l]=wavedec(y,6,'db3'); a6=wrcoef('a',c,l,'db3',6); d6=wrcoef('d',c,l,'db3',6); d5=wrcoef('d',c,l,'db3',5); d4=wrcoef('d',c,l,'db3',4); d3=wrcoef('d',c,l,'db3',3); d2=wrcoef('d',c,l,'db3',2);d1=wrcoef('d',c,l,'db3',1); subplot(811);plot(y); ylabel('原始信号'); subplot(812); plot(a6);ylabel('概貌'); xlabel('时间/ms'); subplot(813); plot(d6);ylabel('细节d6'); xlabel('时间/ms'); subplot(814); plot(d5);ylabel('细节d5'); xlabel('时间/ms'); subplot(815); plot(d4);ylabel('细节d4'); xlabel('时间/ms'); subplot(816); plot(d3);ylabel('细节d3'); xlabel('时间/ms'); subplot(817); plot(d2);ylabel('细节d2'); xlabel('时间/ms'); subplot(818); plot(d1);ylabel('细节d1'); xlabel('时间/ms');8、[10]加载noission信号，取其前1000个数据，通过软件实现如下工作：（1）画出原始信号波形；（2）使用db3小波进行三层小波分解，设置阈值向量p=[85,87,97]对高频系数进行阈值处理（指令为wthcoef），然后重构，画出重构曲线；（3）使用db3小波进行三层小波分解，对高频系数全部置零（指令为wthcoef），然后重构，画出重构曲线。