傅里叶变换、离散余弦变换与小波变换
二维离散傅里叶、余弦、小波变换
专业班级：10 信息安全
学生姓名：王猛涛
学生学号：_ 20101616310049 _
指导教师：姚孝明
完成时间：2013年4月13日
数字图像处理
实验三：二维离散傅里叶、余弦、小波变换
一、实验目的
1. 了解图像正变换和逆变换的原理。
2. 了解图像变换系数的特点。
3. 掌握常用图像变换的实现过程。
4. 掌握图像的频谱分析方法。
5. 了解图像
二、实验主要仪器设备
1. 微型计算机：Intel Pentium 及更高。
2. MATLAB 软件。
三、实验原理
二维离散傅里叶变换、余弦变换、小波变换的正逆变换公式，MATLAB 中的上述变换的实现函数以及讨论正交变换的应用。
1. 二维离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform ，DFT ）
对于二维傅立叶变换，其离散形式如式（1）所示；逆变换公式如式（2）所示：
∑∑-=-=+-=101
)//(2),(1),(M x N y N vy M ux j e y x f MN v u F π （1） ∑∑-=-=+=1010)//(2),(),(M u N v N vy M ux j e v u F y x f π （2）
频谱公式如式（3）所示：
)
,(),(|),(|),(),(|),(|),(22),(v u I v u R v u F v u jI v u R e v u F v u F v u j +=+==? （3） 由可傅立叶变换的分离性可知，一个二维傅立叶变换可分解为两步进行， 其中每一步都是一个一维傅立叶变换。先对f(x, y)按列进行傅立叶变换得到F(x, v)，再对F(x, v)按行进行傅立叶变换，便可得到f(x, y)的傅立叶变换结果。显然对f(x, y)先按行进行离散傅立叶变换， 再按列进行离散傅立叶变换也是可行的，这里不再一一赘述。
此外，在实际工程应用中分析幅度谱较多，习惯上也常把幅度谱称为频谱。使用DFT 变换进行图像处理时，有如下特点：
（1）频谱的直流成分为∑∑-=-==101
2),(1)0,0(M x N y y x f N F ，说明在频谱原点的傅里
叶变换F （0,0）等于图像的平均灰度级。
（2）幅度谱|),(|v u F 关于原点对称，即),(),(v u F v u F --=。
（3）图像),(y x f 平移后，幅度谱不发生变化，仅有相位发生变化。
DFT 是一种基本和重要的正交变换。为了提高计算效率，应用时往往采用二维FFT 实现。而一般的正交变换图像经过对数变换后便于观察。MATLAB 采用fft2和ifft2分别进行二维DFT 变换和二维DFT 逆变换，采用fftshift 将直流分量移到频谱图的中心以便观察。
2. 二维离散余弦变换（Discrete Cosine Transform ，DCT ）
对于二维余弦变换，其离散形式如式（4）所示，逆变换如式（5）所示：
??
????+??????+=∑∑-=-=)21(c o s )21(c o s ),(2)()(),(1010y v MN x u MN y x f MN v C u C v u F M x N y ππ （4） 式中，??
???-≤≤==?????-≤≤==11,10,21)(11,10,21)(N v v v C M u u u C ∑∑-=-=??????+??????+=1010)21(c o s )21(c o s ),()()(2),(M u N v y v N x u M
v u F v C u C MN y x f ππ （5） 在MATLAB 中，采用dct2和idct2分别进行二维DCT 变换和二维DCT 逆变换。
二维DCT 常用于信号和图像处理，典型应用是对静止图像和运动图像进行性能优良的有损数据压缩。在静止图像编码标准JPEG 、运动图像编码标准MJPEG 和MPEG 等标准中都使用了8*8块的离散余弦变换，并将结果进行量化之后进行熵编码。DCT 具有很强的能量集中在频谱的低频部分的特性，而且当信号具有接近马尔科夫过程（Markov processes ）的统计特性时，DCT 的去相关性接近于具有最优去相关性的K-L 变换（Karhunen-Loeve 变换）的性能。
另外，改进的离散余弦变换（Modified Discrete Cosine Transform ，MDCT ）对交叠的数据进行DCT ，有助于避免由于区块边界所产生的多余数据，被用在高级音频编码（Advanced Audio Coding ，AAC ）、Ogg V orbis 、AC —3和MP3音频压缩中。
3. 二维离散小波变换（D Discrete Space Wavelet Transform ，DDSWT ）
对于二维小波变换，其离散形式如式（6）所示；逆变换如式（7）所示：
dxdy a
b y a b x y x f a y x f b b a W R b b a y x f y x ),(),(1),(,),,(*,2-->==
da db db a
b y a b x b b a W a y x f y x y x b a y x f R R ),(),,(1
),(,22--=??+ψ （7） 类似地，可以定义二维离散小波变换逼近，并采用Mallat 二维快速算法求解。与DFT 类似，可分离二维小波变换最终可转换为两次一维小波变换。
对图像进行小波变换的MATLAB 常用函数有：
① 对图像进行一层二维小波分解，常见形式为：
[CA,CH,CV ,CD]=dwt2（X,’wname ’）
式中，X 为图像矩阵；’wname ’是使用的小波基函数名称，如可选择双正交样条小波基函数，形式为biorNr.Nd 。
② 查询使用的小波基函数的信息，使用形式为：
Waveinfo(‘wname ’)
式中，小波基名称’wname ’可选用’haar ’（哈尔小波）、’db ’（Daubechies 小波）、’bior ’（双正交样条小波）等。例如，在命令行状态下键入wavainfo(‘bior ’)进行查询双正交样条小波，可知r 表示reconstruction （重建），d 表示decomposition （分解），N 表示相应FIR 滤波器的阶数；CA 、CH 、CV 、CD 分别是输入矩阵X 小波分解的近似系数矩阵、水平细节系数、垂直细节系数和对角线细节系数。
③ 对二维小波分解的图像进行各种分量的重构，常见函数形式为：
Y=upcoef2(O,X,’wname ’,N)
式中，X 是分解后的细节信号，Y 是重构的细节信号分量；N 表示对矩阵X 的系数进行重建的步骤数，即重构的层数，默认值为1。O 是细节信号的类型。如果O=’a ’，则表示对信号的近似系数进行重建；否则，如果O=’h ’、’v ’或’d ’，则分别对水平、垂直或对角线细节进行重建。
④ 对应上述的一层二维小波变换DWT2函数，进行一层二维小波变换逆变换，常见形式为：
X=idwt2(CA,CH,CV ,CD,’wname ’)
idwt2函数采用’wname ’所指示的小波、已重建的基于近似矩阵CA ，以及水平细节CH 、垂直细节CV 和对角线细节CD 计算原图像矩阵X 。
⑤ 对重构的图像进行量化编码，常见函数形式为：
Y=wcodemat(X,NBCODES,OPT,ABSOL)
式中，X 为待进行量化编码的矩阵，Y 为编码矩阵。在编码中，把矩阵X 中元素绝对值最大的作为NBCODES （整数），绝对值最小的作为1，其他元素依其绝对值的大小在1与NBCODES 中排列。当OPT 为’row ’时，做行编码；当
OPT为’col’时，做列编码；当OPT为’mat’时，做全局编码，即把整个矩阵中元素绝对值最大的元素作为NBCODES，最小的作为1.当ABSOL为0时，该函数返回输入矩阵X的一个编码版本，当ABSOL非0时，返回X的绝对值。
四、实验内容
1.在MATLAB环境中，进行图像的离散傅里叶变换和离散余弦变换，观察图像的频谱并减少DCT系数，观察重建信号和误差信号，理解正交变换在压缩编码中的应用。
2.在MATLAB环境中，进行图像的离散小波变换，观察图像的近似图像和各方向的细节图像，观察重建图像，理解小波变换在图像特征检测（如边缘检测、方向检测等）中的应用。
五、实验步骤
1.选择典型图像作为研究对象。
2.显示原始图像。
3.进行图像变换。
4.对图像进行处理（如选择不同个数的变换系数可以进行压缩、选择不同方向的频谱可以进行特征检测等）。
5.对图像进行逆变换复原图像，观察重建图像和误差图像并进行对比。
六、实验结果及分析
1. 二维离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）
根据实验内容要求，我们通过编写MATLAB程序（详见附录一），调用函数fft2和ifft2，对所选用的图像（见下图1）进行二维离散傅里叶变换得到如下结果（见图2）：
图1 原始图像图2 实验1运行结果截图从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一
定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。当前傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。
2. 二维离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）
根据实验内容要求，我们通过编写MATLAB程序（详见附录二），调用函数dct2和idct2，对所选用的图像（见下图3）进行二维离散余弦变换得到如下结果（见图4）：
图3 原始图像图4 实验2运行结果截图从实验结果中可以看出：离散余弦变换的重要特点是能量集中，信号常将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内，这样描述不重要的分量只需要很少的比特数；频率域分解映射了人类感觉系统的处理过程，并允许后继的量化过程满足其灵敏度的要求。变化后，能量集中的范围可以精细的量化，其他的范围可以粗糙量化，这样处理，不会引起太大的精度问题，符合人体的听觉，视觉需要。这样量化后，可以用小的数据量来保存采集的数据，对处理音频，视频等数据非常有效。
此外，离散余弦变换，在当前音频视频编码中起着非常重要的作用。
3. 二维离散小波变换（D Discrete Space Wavelet Transform，DDSWT）
根据实验内容要求，我们通过编写MATLAB程序（详见附录三），调用函数dwt2和idwt2，对所选用的图像（见图5），进行二维离散小波逆变换得到图
像（见图6）及一层小波变换后的图像（见图7）
，具体如下所示：
图 5 原始图像 图 6 逆变换后的图像
Approximation A1
50100150200250
50
100
150
200
250
Horizontal Detail H15010015020025050100150200
250Vertical Detail V1
5010015020025050
100
150
200
250
Diagonal Detail D1
5010015020025050100150200
250
图 7 一层小波变换的四个分量
经过上述实验，从结果分析并结合查找的资料，我们可以得到小波变换具有如下优点：
（1）小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述） ；
（2）小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性；
（3）小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分
辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率（窄分析窗口）；
（4）小波变换实现上有快速算法（Mallat小波分解算法）。
由于傅里叶变换分析处理信号的方法也存在着一定的局限性与弱点，傅里叶变换提供了信号在频率域上的详细特征，但却把时间域上的特征完全丢失了。小波变换是80年代后期发展起来的新数学分支，它是傅里叶变换的发展与扩充，在一定程度上克服了傅里叶变换的弱点与局限性。本文从信号分析与处理的角度来介绍小波变换的基本理论与应用，使具有微积分基础的读者通过本文能对这一新的数学分支有一初步了解。小波变换在函数论、微分方程、数值计算等方面也有着重要的应用。
附录：
附录一：
%傅里叶变换
I=imread('pout.tif'); %读入图像
subplot(2,2,1),imshow(I); %在位置1显示图像
title('原始图像');
F1=fft2(I); %计算二维傅立叶变换
subplot(2,2,2),imshow(F1); %显示二维傅立叶变换后的图像
title('二维离散傅里叶变换后的图像');
subplot(2,2,3),imshow(log(abs(F1)+1),[0 10]); %显示对数变换后的频谱图
title('图像的频谱图');
F2=fftshift(F1); %将直流分量移到频谱图的中心
subplot(2,2,4),imshow(log(abs(F2)+1),[0 10]);%显示对数变换后中心化的频谱图
title('中心化的频谱图');
F3=ifft2(F1); %计算傅立叶变换的逆变换
figure,imshow(uint8(F3)); %重新显示图像，类似于imread('pout.tif') title('原始图像');
附录二：
%二维DCT的应用
I=imread('kids.tif'); %读入图像
subplot(1,2,1),imshow(I); %显示原图像
title('原始图像');
C1=dct2(I); %对图像做DCT变换
C2=fftshift(C1); %将直流分量移到频谱图的中心
subplot(1,2,2),imshow(log(abs(C2))+1,[0 10]); %显示DCT变换结果
title('DCT系数');
C3=idct2(C1); %对矩阵C1做DCT逆变换
figure,imshow(uint8(C3)); %显示逆变换后的结果
title('原始图像');
附录三：
%matlab图像的连续小波变换
load wbarb; %从磁盘调入磁盘文件wbarb.mat
image(X); %将矩阵X显示为图像
colormap(map); %配合函数image()画出连续的灰度图
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'bior3.7'); %对X进行二维小波变换，bior3.7是双正样交条小波对应的滤波器
A1=upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1);
H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1);
V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1);
D1=upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1);
figure,colormap(map);title('原始图像');
subplot(2,2,1),image(wcodemat(A1,180)); %将矩阵显示为图像
title('Approximation A1') %显示图像的图头、标题
subplot(2,2,2),image(wcodemat(H1,255));
title('Horizontal Detail H1')
subplot(2,2,3),image(wcodemat(V1,255));
title('Vertical Detail V1')
subplot(2,2,4),image(wcodemat(D1,255));
title('Diagonal Detail D1')
X=2.0*idwt2(A1,H1,V1,D1,'bior3.7');
Y=imresize(X,0.5); %改变图像大小为原图的1/2
figure,image(Y);colormap(map);title('逆变换后的图像');
小波变换与傅里叶变换的对比异同
小波变换与傅里叶变换的对比、异同 一、基的概念 两者都是基，信号都可以分成无穷多个他们的和（叠加）。而展开系数就是基与信号之间的内积，更通俗的说是投影。展开系数大的，说明信号和基是足够相似的。这也就是相似性检测的思想。但我们必须明确的是，傅里叶是0-2pi 标准正交基，而小波是-inf到inf之间的基。因此，小波在实轴上是紧的。而傅里叶的基（正弦或余弦），与此相反。而小波能不能成为Reisz基，或标准稳定的正交基，还有其它的限制条件。此外，两者相似的还有就是PARSEVAL定理。（时频能量守恒）。 二、离散化的处理 傅里叶变换，是一种数学的精妙描述。但计算机实现，却是一步步把时域和频域离散化而来的。第一步，时域离散化，我们得到离散时间傅里叶变换（DTFT），频谱被周期化；第二步，再将频域离散化，我们得到离散周期傅里叶级数（DFS），时域进一步被周期化。第三步，考虑到周期离散化的时域和频域，我们只取一个周期研究，也就是众所周知的离散傅里叶变换（DFT）。这里说一句，DFT是没有物理意义的，它只是我们研究的需要。借此，计算机的处理才成为可能。所有满足容许性条件（从-INF到+INF积分为零）的函数，都可以成为小波。小波作为尺度膨胀和空间移位的一组函数也就诞生了。但连续取值的尺度因子和平移因子，在时域计算量和频域的混叠来说，都是极为不便的。用更为专业的俗语，叫再生核。也就是，对于任何一个尺度a和平移因子b的小波，和原信号内积，所得到的小波系数，都可以表示成，在a，b附近生成的小波，投影后小波系数的线性组合。这就叫冗余性。这时的连续小波是与正交基毫无关系的东西，它顶多也只能作为一种积分变换或基。但它的显微镜特点和相似性检测能力，已经显现出来了。为了进一步更好的将连续小波变换离散化，以下步骤是一种有效方法。第一步，尺度离散化。一般只将a二进离散化，此时b是任意的。这样小波被称为二进小波。第二步，离散b。怎么离散化呢？b取多少才合适呢？于是，叫小波采样定理的东西，就这样诞生了。也就是小波平移的最小距离（采样间隔），应该大于二倍小波基的最高频率（好像类似，记不清了）。所以b取尺度的整数倍就行了。也就是越胖的小波，对应频谱越窄，平移量应该越大，采样间隔越大。当然，第一二两步的频域理解，即在满足频域窗口中心是3倍的频域窗口半径的前提下，频域就在统计上是完美二分的。（但很多小波满足不了这个条件，而且频域窗口能量不?,所以只是近似二分的).这时的小波变换,称为离散二进小波变换.第三步,引入稳定性条件.也就是经过变换后信号能量和原信号能量有什么不等式关系.满足稳定性条件?后,也就是一个小波框架产生了可能.他是数值稳定性的保证.一个稍弱的稳定条件???,就是? 基于二维傅里叶变换和小波变换的图像稀疏表示 一、基于二维傅里叶变换的图像稀疏表示 傅里叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析。一幅静止的数字图像可以看成是矩阵，因此，数字图像处理主要是对包含数据的矩阵进行处理。 经过对图像进行二维离散傅里叶变换可以得到它的频谱，进而得到我们所需要的特征。二维离散傅里叶变换及逆变换可以表示为： 其中u=0,1,2,...,M-1和v=0,1,2,...,N-1。其中变量u和v用于确定它们的频率，频域系统是由F(u,v)所张成的坐标系，其中u和v用做（频率）变量。空间域是由f(x,y)所张成的坐标系。 傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，其意义是指图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小（可以这么理解，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反）。一般来讲，梯度大则该点的亮度强，否则该点亮度弱。下图为cameraman原图像及其频谱分布图： cameraman原图像大小为256*256，其傅里叶变换频谱图大小为256*256。 图像从频域到时域的变换过程称为重构过程，通过峰值信噪比（PSNR）对图像进行评价，公式如下： PSNR=10*log10((2^n-1)^2/MSE) MSE是原图像与处理后图像之间均方误差，n是每个采样值的比特数。通过取不同的大系数个数观察图像变化，单独取第1个大系数时： N=1 PSNR=12.2353所取频谱系数对应图 单独取第9个系数时： N=1 PSNR=6.3108第9个频谱系数对应图 N=2 PSNR= 13.1553所取频谱系数对应图 N=10 PSNR=15.4961 所取频谱系数对应图 N=50 PSNR=17.1111 所取频谱系数对应图 拉氏变换和傅里叶变换的关系 一、拉氏变换 1、拉氏变换的定义： 如果有一个以时间t 为自变量的实变函数 ()t f ，它的定义域是 0≥t ，，那么()t f 的的拉普拉斯变换定义为 ()()()0e d st F s L f t f t t ∞ -=?????? (2.10) s 是复变数， ωσj +=s （σ、ω均为实数）， ?∞-0e st 称为拉普拉斯积分； )(s F 是函数 )(t f 的拉普拉斯变换，它是一个复变函数，通常也称 )(s F 为 )(t f 的象函数，而称 )(t f 为 )(s F 的原函数；L 是表示进行拉普拉斯变换的符号。 式（2.10）表明：拉氏变换是这样一种变换，即在一定条件下，它能把一实数域中的实变函数变换为一个在复数域内与之等价的复变函数 )(s F 。 2、拉氏变换的意义 工程数学中常用的一种积分变换。它是为简化计算而建立的实变量函数和复变量函数间的一种函数变换。对一个实变量函数作拉普拉斯变换，并在复数域中作各种运算，再将运算结果作拉普拉斯反变换来求得实数域中的相应结果，往往比直接在实数域中求出同样的结果在计算上容易得多。拉普拉斯变换的这种运算步骤对于求解线性微分方程尤为有效，它可把微分方程化为容易求解的代数方程来处理，从而使计算简化。在经典控制理论中，对控制系统的分析和综合，都是建立在拉普拉斯变换的基础上的。 在工程学上，拉普拉斯变换的重大意义在于：将一个信号从时域上，转换为复频域（s 域）上来表示；在线性系统，控制自动化上都有广泛的应用 二、傅里叶变换 1、傅里叶变换的定义： f(t ）是t 的函数，如果t 满足狄里赫莱条件：具有有限个间断点；具有有限个极值点；绝对可积。则有下图①式成立。称为积分运算f(t ）的傅立叶变换， ②式的积分运算叫做F （ω）的傅立叶逆变换。F （ω）叫做f(t ）的像函数，f(t ）叫做 F （ω）的像原函数。F （ω）是f(t ）的像。f(t ）是F （ω）原像。 ① 傅里叶变换 ② 详解傅里叶变换与小波变化 希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用公式，多用图。另外，我不是一个好的翻译者，所以对于某些实在翻译不清楚的术语，我就会直接用英语。我并不claim我会把整个小波变换讲清楚，这是不可能的事，我只能尽力去围绕要点展开，比如小波变换相对傅立叶变换的好处，这些好处的原因是什么，小波变换的几个根本性质是什么，背后的推导是什么。我希望达到的目的就是一个小波变换的初学者在看完这个系列之后，就能用matlab或者别的工具对信号做小波变换的基本分析并且知道这个分析大概是怎么回事。 要讲小波变换，我们必须了解傅立叶变换。要了解傅立叶变换，我们先要弄清楚什么是”变换“。很多处理，不管是压缩也好，滤波也好，图形处理也好，本质都是变换。变换的是什么东西呢？是基，也就是basis。如果你暂时有些遗忘了basis的定义，那么简单说，在线性代 数里，basis是指空间里一系列线性独立的向量，而这个空间里的任何其他向量，都可以由这些个向量的线性组合来表示。那basis在变换里面啥用呢？比如说吧，傅立叶展开的本质，就是把一个空间中的信号用该空间的某个basis的线性组合表示出来，要这样表示的原因，是因为傅立叶变换的本质，是。小波变换自然也不例外的和basis有关了。再比如你用Photoshop去处理图像，里面的图像拉伸，反转，等等一系列操作，都是和basis的改变有关。 既然这些变换都是在搞基，那我们自然就容易想到，这个basis的选取非常重要，因为basis的特点决定了具体的计算过程。一个空间中可能有很多种形式的basis，什么样的basis比较好，很大程度上取决于这个basis服务于什么应用。比如如果我们希望选取有利于压缩的话，那么就希望这个basis能用其中很少的向量来最大程度地表示信号，这样即使把别的向量给砍了，信号也不会损失很多。而如果是图形处理中常见的线性变换，最省计算量的完美basis就是eigenvector basis了，因为此时变换矩阵T对它们的作用等同于对角矩阵(Tv_n= av_n，a是eigenvalue)。总的来说，抛开具体的应用不谈，所有的basis，我们都希望它们有一个共同的特点，那就是，容易计算，用最简单的方式呈现最多的信号特性。 好，现在我们对变换有了基本的认识，知道他们其实就是在搞基。当然，搞基也是分形式的，不同的变换，搞基的妙处各有不同。接下来先看看，傅立叶变换是在干嘛。 小波变换与傅里叶变换 的对比异同 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】 小波变换与傅里叶变换的对比、异同 一、基的概念 两者都是基，信号都可以分成无穷多个他们的和（叠加）。而展开系数就是基与信号之间的内积，更通俗的说是投影。展开系数大的，说明信号和基是足够相似的。这也就是相似性检测的思想。但我们必须明确的是，傅里叶是0-2pi标准正交基，而小波是-inf到inf之间的基。因此，小波在实轴上是紧的。而傅里叶的基（正弦或余弦），与此相反。而小波能不能成为Reisz基，或标准稳定的正交基，还有其它的限制条件。此外，两者相似的还有就是PARSEVAL 定理。（时频能量守恒）。 二、离散化的处理 傅里叶变换，是一种数学的精妙描述。但计算机实现，却是一步步把时域和频域离散化而来的。第一步，时域离散化，我们得到离散时间傅里叶变换（DTFT），频谱被周期化；第二步，再将频域离散化，我们得到离散周期傅里叶级数（DFS），时域进一步被周期化。第三步，考虑到周期离散化的时域和频域，我们只取一个周期研究，也就是众所周知的离散傅里叶变换（DFT）。这里说一句，DFT是没有物理意义的，它只是我们研究的需要。借此，计算机的处理才成为可能。所有满足容许性条件（从-INF到+INF积分为零）的函数，都可以成为小波。小波作为尺度膨胀和空间移位的一组函数也就诞生了。但连续取值的尺度因子和平移因子，在时域计算量和频域的混叠来说，都是极为不便的。用更为专业的俗语，叫再生核。也就是，对于任何一个尺度a和平移因子b的小波，和原信号内积，所得到的小波系数，都可以表示成，在a，b附近生成的小波，投影后小波系数的线性组合。这就叫冗余性。这时的连续小波是与正交基毫无关系的东西，它顶多也只能作为一种积分变换或基。但它的显微镜特点和相似性检测能力，已经显现出来了。为了进一步更好的将连续小波变换离散化，以下步骤是一种有效方法。第一步，尺度离散化。一般只将a二进离散化，此时b 是任意的。这样小波被称为二进小波。第二步，离散b。怎么离散化呢b取多少才合适呢于是，叫小波采样定理的东西，就这样诞生了。也就是小波平移的最小距离（采样间隔），应该大于二倍小波基的最高频率（好像类似，记不清了）。所以b取尺度的整数倍就行了。也就是越胖的小波，对应频谱越窄，平移量应该越大，采样间隔越大。当然，第一二两步的频域理解，即在满足频域窗口中心是3倍的频域窗口半径的前提下，频域就在统计上是完美二分的。（但很多小波满足不了这个条件，而且频域窗口能量不,所以只是近似二分的).这时的小波变换,称为离散二进小波变换.第三步,引入稳定性条件.也就是经过变换后信号能量和原信号能量有什么不等式关系.满足稳定性条件后,也就是一个小波框架产生了可能.他是数值稳定性的保证.一个稍弱的稳定条件,就是 几种时频分析方法综述1——傅里叶变换和小波变换 夏巨伟 (浙江大学空间结构研究中心) 摘要：传统的信号理论，是建立在Fourier 分析基础上的，而Fourier 变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier 变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波变换与Fourier 变换相比，是一个时间和频域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（Multiscale Analysis ），解决了Fourier 变换不能解决的许多困难问题。本文对傅里叶变换和小波变换进行了详细介绍，并用算例分析指出了两者的差别。 关键词：傅里叶变换；小波变换；时频分析技术； 1 傅里叶变换（Fourier Transform ） 1 2/201 22/0()()()()1()()()(::::)N j nk N ft N ft j nk N n H T h kT e H f h t e d DFT FT IFT IDFT t NT k h t H f e dt h nT H e N NT ππππ--∞ --∞∞--∞?=??=??????????→????=?=??? ∑??∑离散化(离散取样) 周期化（时频域截断） 2 小波变换（Wavelet Transform ） 2.1 由傅里叶变换到窗口傅里叶变换（Gabor Transform(Short Time Fourier Transform)/） 从傅里叶变换的定义可知，时域函数h(t)的傅里叶变换H(f )只能反映其在整个实轴的性态，不能反映h （t ）在特定时间区段内的频率变化情况。如果要考察h(t)在特定时域区间（比如：t ∈[a,b]）内的频率成分，很直观的做法是将h(t)在区间t ∈[a,b]与函数[][]11,t ,()0,t ,a b t a b χ?∈?=? ∈??，然后考察1()()h t t χ傅里叶变换。但是由 于1()t χ在t= a,b 处突然截断，导致中1()()h t t χ出现了原来h （t ）中不存在的不连 续，这样会使得1()()h t t χ的傅里叶变化中附件新的高频成分。为克服这一缺点， D.Gabor 在1944年引入了“窗口”傅里叶变换的概念，他的做法是，取一个光滑的函数g(t),称为窗口函数，它在有限的区间外等于0或者很快地趋于0，然后将窗口函数与h(t)相乘得到的短时时域函数进行FT 变换以考察h(t)在特定时域内的频域情况。 22(,)()()()()(,)ft f ft f STFT ISTF G f h t g t e dt h t df g t G f e d T ππτττττ +∞ --∞ +∞+∞ -∞ -∞ =-=-??? ：： 初学者-从信号与系统角度浅谈傅里叶变换，拉氏变换，Z 变换三者之间的关系 一 傅里叶级数展开与傅里叶变换 之所以要将一个信号f(t)进行傅里叶级数展开或傅里叶变换是因为一般自然界信号都非常复杂，且表面上并不能直观的表现出频率与幅值的关系，而一个信号的大部分有效信息恰藏于其频谱上，即其幅频关系和相频关系上。通过傅里叶级数展开或傅里叶变换，可将自然界中复杂的信号分解成简单的，有规律的基本信号之和或积分的形式，并且可以明确表达出周期信号的离散频谱和非周期信号的连续频谱函数。 傅里叶级数展开是对于周期信号而言，如果该周期信号满足狄利克雷条件（在电子和通讯中大部分周期信号均满足），周期信号就能展开成一组正交函数的无穷级数之和，三角函数集在一个周期内是完备的正交函数集，使用三角函数集的周期函数展开就是傅里叶级数展开，而欧拉公式是将三角函数和复指数连接了起来，所以傅里叶级数可展开成三角函数或复指数两种形式，此时就可画出信号的频谱图，便可直观的看到频率与幅值和相位的关系。 既然是级数和展开，则上述频谱图中横轴表示n 倍的角频率，是一个离散频谱图，那么由离散频谱的间隔与周期的反比关系知当f(t)的周期T 趋近于无穷大时，周期信号变成了非周期信号，谱线间隔趋近于无穷小，谱线无限的密集而变成为连续频谱，该连续频谱即为频谱密度函数，简称频谱函数，该表达式即是我们熟悉的傅里叶变换，傅里叶变换将信号的时间函数变为频率函数，则其反变换是将频率函数变为时间函数，所以傅里叶变换建立了信号的时域与频域表示之间的关系，而傅里叶变换的性质则揭示了信号的时域变换相应地引起频域变换的关系。 二 傅里叶变换与拉氏变换 上述的傅里叶变换必须是在一个信号满足绝对可积的条件下才成立，那么对于不可积的信号，我们要将它从时域移到频域上，就要将原始信号乘上一个衰减信号将其变为绝对可积信号再做傅里叶变换，即为 f t e ?σt e ?j ωt ∞?∞dt = f(t)e ?(σ+j ω)t dt ∞?∞= f(t)e ?st ∞ ?∞ dt s=σ+j ω 变为拉氏变换，如令σ=0则拉氏变换就变成了傅里叶变换，所以傅里叶变换是S 域仅在虚轴上取值的拉氏变换，拉氏变换是傅里叶的推广，拉氏变换的收敛域就是f t e ?σt 满足绝对可积条件的σ值的范围，在收敛域内可积，拉氏变换存在，在收敛域外不可积，拉氏变换不存在。拉氏变换针对于连续时间信号，主要用于连续时间系统的分析中，对一个线性微分方程两边同时进行拉氏变换，可将微分方程转化成简单的代数运算，可方便求出系统的传递函数，简化了运算。 时域信号 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 1 线性 2 时域平移 3 频域平移, 变换2的频域对应4 如果值较大，则会收缩 到原点附近，而会扩 散并变得扁平. 当 | a | 趋向 无穷时，成为 Delta函数。 5 傅里叶变换的二元性性质。通过 交换时域变量和频域变量 得到. 6 傅里叶变换的微分性质 7 变换6的频域对应 8 表示和的卷积—这 9 矩形脉冲和归一化的sinc 函数 10 变换10的频域对应。矩形函数是理想的低通滤波器，sinc 函数是这类滤波器对反因果冲击的响应。 11 tri 是三角形函数 12 变换12的频域对应 13 高斯函数 exp( ? αt 2) 的傅里叶变换是他本身. 只有当 Re(α) > 0时，这是可积的。 14 15 16 a>0 17 变换本身就是一个公式 18 δ(ω) 代表狄拉克δ函数分布. 这 个变换展示了狄拉克δ函数的重要 性：该函数是常函数的傅立叶变换 19 变换23的频域对应 20 由变换3和24得到. 21 由变换1和25得到，应用了欧拉公 式: cos(at) = (e iat + e?iat) / 2. 22 由变换1和25得到 23 这里, n是一个自然数. δ(n)(ω) 是狄拉克δ函数分布的n阶微分。这 个变换是根据变换7和24得到的。 将此变换与1结合使用，我们可以变 换所有多项式。 24 此处sgn(ω)为符号函数；注意此变 换与变换7和24是一致的. 25 变换29的推广. 26 变换29的频域对应. 27 此处u(t)是单位阶跃函数; 此变换 根据变换1和31得到. 第2章信号分析 本章提要 信号分类 周期信号分析--傅里叶级数 非周期信号分析--傅里叶变换 脉冲函数及其性质 信号：反映研究对象状态和运动特征的物理量信号分析：从信号中提取有用信息的方法 和手段 §2－1 信号的分类 两大类：确定性信号，非确定性信号 确定性信号：给定条件下取值是确定的。 进一步分为：周期信号， 非周期信号。 非确定性信号（随机信号）：给定条件下 取值是不确定的 按取值情况分类：模拟信号，离散信号数字信号：属于离散信号，幅值离散，并用二进制表示。 信号描述方法 时域描述 如简谐信号 频域描述 以信号的频率结构来描述信号的方法:将信号看成许多谐波（简谐信号）之和，每一个谐波称作该信号的一个频率成分，考察信号含有那些频率的谐波，以及各谐波的幅值和相角。 傅里叶级数的三角函数展开式 （n=1, 2, 3，…） 傅立叶系数： 式中Ｔ--周期；0--基频, 0=2/T。 三角函数展开式的另一种形式：周期信号可以看作均值与一系列谐波之和--谐波分析法 频谱图 周期信号的频谱三个特点：离散性、谐波性、收敛性 例1：求周期性非对称周期方波的傅立叶级数并画出频谱图 解： 解： 信号的基频 傅里叶系数 n次谐波的幅值和相角 最后得傅立叶级数 频谱图 幅频谱图相频谱图 二、周期信号傅里叶级数的复指数形式 欧拉公式 或 傅立叶级数的复指数形式 复数傅里叶系数的表达式 其中a n，b n的计算公式与三角函数形式相同，只是n包括全部整数。 一般c n是个复数。 因为a n是n的偶函数，b n是n的奇函数，因此# 即：实部相等，虚部相反，c n与c-n共轭。 c n的复指数形式 共轭性还可以表示为 即：c n与c-n模相等，相角相反。 傅立叶级数复指数也描述信号频率结构。它与三角函数形式的关系 对于n>0 马萨诸塞州技术学院 电气工程与计算机科学系 6.341：离散时间信号处理 开放课程课件 2006 第2讲 背景知识复习 相位、群延迟和广义线性相位 ——————————————————————————————————————— 阅读： Oppenheim ，Schafer & Buck （OSB ）中的5.1，5.3和5.7部分。 ——————————————————————————————————————— 相位 一个 LTI 系统的频率响应 H (e )(z H j ω ) 可在单位圆 z = 1 上求得。 H (e j ω ) = ω j e z z H =)(系统输入x [n ] 和输出 y [n ] 的傅里叶变换关系如下 Y (e j ω ) = H (e j ω ) X (e j ω ) 通过观察幅度-相位表达式，可以更详细地理解输入-输出关系。 幅度/相位表示 例子： 在幅度/相位表示中，频率响应是实数不能充分意味着系统是零相位。 利用这个表达式， 且 则)(ωj e H 和 一般分别指系统增益和相移。 在幅度和相位图中，当ω通过单位圆上的零点时，幅度为零，相位跳变π，如下图所示。 椭圆型低通滤波器的幅度和相位响应 如果H(e jω )是实数且双极性的，经常更简单自然地用另一种表达式来移除相位图中π的 这些跳变。 振幅/相位表示 A(e jω ) 是实数但不一定是正数，这样θ2(ω) 不同于上面的θ1(ω)。A(e jω ) 存在符号的变 化，且在θ2(ω) 不存在π的跳变。 例子： 考虑下图给出的h[n]。 在幅度/相位表示中，θ1(ω) 在符号变化处有π的跳变。 在振幅/相位表示中，θ2(ω) = －ω(N－1)/2，斜率为－(N－1)/2的直线，而且在这个表达式中，无论A 分段平稳信号 这两种波形的FFT完全一样！完全分不出信号出现的位置，说明傅里叶变换缺乏时间对频率的定位功能。小波则可以还原。经过傅里叶变换 之后得到的是频域的信息，时间信息完全丢失，很多人会问那为什么逆变换可以完全恢复原始信号？其实，这个可以理解为三维空间离得变换，这里涉及到泛函的一些知识，其通俗理解方法也将在下边进行解释。傅里叶逆变换同样可以理解为相关，只是此时需保证变换时t不变，也就是计算某时刻不同频率波形与傅里叶变换之后的频域信号之间的相关，积分后得到该时刻各频率分量在该时刻的总贡献。可以知道所有有关时间的信息都是由e^(ift)导出的。 傅里叶变换： 1）首先傅里叶变换是傅里叶级数（有限周期函数）向（无限周期函数）的扩展，将该函数展开成无限多个任意周期的正弦或余弦函数的和（或积分）。 2）傅里叶级数中各项系数例如cosx项系数是原函数与其在某一定义域内的积分，显然我们可以将该过程理解为对这两个函数进行相关，将相关系数作为该频率处的强度。 3）经过傅里叶变换之后得到的是频域的信息，时间信息完全丢失，很多人会问那为什么逆变换可以完全恢复原始信号？其实，这个可以理解为三维空间离得变换，这里涉及到泛函的一些知识，其通俗理解方法也将在下边进行解释。傅里叶逆变换同样可以理解为相关，只是此时需保证变换时t不变，也就是计算某时刻不同频率波形与傅里叶变换之后的频域信号之间的相关，积分后得到该时刻各频率分量在该时刻的总贡献。可以知道所有有关时间的信息都是由e^(ift)导出的。 4）从泛函的角度，我们可以把傅里叶级数中的三角函数 {1/sqrt(2π),sin(t)/sqrt(π),cos(t)/sqrt(π),...}看做一个线性函数空间的一个基，这里与线性代数里的线性空间有两点不同，第一该处是函数空间，每个元素都是一个函数而不是一个数，第二这里是无限维空间，基有无限多个元素。但是这并不影响我们的理解。我们可以像在有限维线性空间中那样将傅里叶变换理解为这个函数在以三角函数为基的空间的展开，而将傅 【纯技术帖】为什么要进行傅立叶变换？傅立叶变换究竟有何意义？如何用Matlab实现快速傅立叶 变换？来源：胡姬的日志 写在最前面：本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得，内容非我所原创。在此 向多位原创作者致敬！！！ 一、傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换，无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述，但是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象，尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列，让人很难能够从感性上得到理解，最近，我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍，是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的，写得 非常浅显，里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换，虽然是英文文档，我还是硬着头皮看完了有关傅立叶变换的有关内容，看了有茅塞顿开的感觉，在此把我从中得到的理解拿出来跟大家分享，希望很多被傅立叶变换迷惑的朋友能够得到一点启发，这电子书籍是免费的，有兴趣的朋友也可以从网上下载下来看一下，URL地址是： https://www.360docs.net/doc/b15831213.html,/pdfbook.htm 要理解傅立叶变换，确实需要一定的耐心，别一下子想着傅立叶变换是怎么变换的，当然，也需要一定的高等数学基础，最基本的是级数变换，其中傅立叶级数变换是傅立叶变换的基础公式。 二、傅立叶变换的提出 让我们先看看为什么会有傅立叶变换？傅立叶是一位法国数学家和物理学家的 名字，英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣，于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文的人，其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗日(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827)，当拉普拉斯和其它审查者投票通过并要发表这个论文时，拉格朗日坚决反对，在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。法国科学学会屈服于拉格朗日的威望，拒绝了傅立叶的工作，幸运的是，傅立叶还有其它事情可忙，他参加了政治运动，随拿破仑远征埃及，法国大革命后因会被推上断头台而一直在逃避。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 谁是对的呢？拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。 为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？如我们也还可以用方波或三角 波来代替呀，分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线， 快速傅里叶变换(FFT)的原理及公式 原理及公式 非周期性连续时间信号x(t)的傅里叶变换可以表示为 式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。但是，在实际的控制系统中能够得到的是连续信号x(t)的离散采样值x(nT)。因此需要利用离散信号x(nT)来计算信号x(t)的频谱。 有限长离散信号x(n)，n=0，1，…，N-1的DFT定义为： 可以看出，DFT需要计算大约N2次乘法和N2次加法。当N较大时，这个计算量是很大的。利用WN的对称性和周期性，将N点DFT分解为两个N／2点 的DFT，这样两个N／2点DFT总的计算量只是原来的一半，即(N／2)2+(N／2)2=N2／2，这样可以继续分解下去，将N／2再分解为N／4点DFT等。对于N=2m点的DFT都可以分解为2点的DFT，这样其计算量可以减少为(N／2)log2N 次乘法和Nlog2N次加法。图1为FFT与DFT-所需运算量与计算点数的关系曲线。由图可以明显看出FFT算法的优越性。 将x(n)分解为偶数与奇数的两个序列之和，即 x1(n)和x2(n)的长度都是N／2，x1(n)是偶数序列，x2(n)是奇数序列，则 其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)的N／2点DFT。由于X1(k)和X2(k)均以N／2为周期，且WN k+N/2=-WN k，所以X(k)又可表示为： 上式的运算可以用图2表示，根据其形状称之为蝶形运算。依此类推，经过m-1次分解，最后将N点DFT分解为N／2个两点DFT。图3为8点FFT的分解流程。 FFT算法的原理是通过许多小的更加容易进行的变换去实现大规模的变换，降低了运算要求，提高了与运算速度。FFT不是DFT的近似运算，它们完全是等效的。 关于FFT精度的说明： 因为这个变换采用了浮点运算，因此需要足够的精度，以使在出现舍入误差时，结果中的每个组成部分的准确整数值仍是可辨认的。为了FFT的舍入误差，应该允许增加几倍log2(log2N)位的二进制。以256为基数、长度为N字节的数 傅里叶变换的基本性质（一） 傅里叶变换建立了时间函数和频谱函数之间转换关系。在实际信号分析中，经常 需要对信号的时域和频域之间的对应关系及转换规律有一个清楚而深入的理解。 因此有必要讨论傅里叶变换的基本性质，并说明其应用。 一、线性 傅里叶变换是一种线性运算。若-'1 ' 一 1 一八 餐丄I 则 嗽（0 +罰⑷ G 迅（j 由）+ 碍（Jtu ） （3-55） 其中a 和b 均为常数，它的证明只需根据傅里叶变换的定义即可得出。 例3-6利用傅里叶变换的线性性质求单位阶跃信号的频谱函数 ，； 「" 由式（3-55）得 =侔7(/)}=-屛1} + - (sgn( /)}=丄 K 刼罠珂 + 丄用2 二足飢也)+ — 2 2 2 2 JtD J QJ 、对称性 （3-56） 则」 将上式中变量少换为x ，积分结果不变，即 证明因为 fC ）二丄「EQ 讣叫田 N J 2^(i) = f F(J 噪叫 a 2^(-1)=「F(j 嫌小咕 J —TO 」一 再将t用夕代之，上述关系依然成立，即 2戒（―型）-[ Jr-CD 最后再将x用t代替，则得—Lm—? ” 所以,fl- —■-'■ ■■* 证毕 若八」是一个偶函数，即-'二丿■，相应有-，："J，则式（3-56） 尺〔血—2对'（创）C3-57） 成为 可见，傅里叶变换之间存在着对称关系，即信号波形与信号频谱函数的波形有着互相置换的关系，其幅度之比为常数二丁。式中的-兰表示频谱函数坐标轴必须正负对调。例如：/（0 =郭）一S）=l FS）= 1一2才㈣=2斶眄 例3-7若信号；二的傅里叶变换为 < r 72 G3> r <2 试求。 解将中的"换成t,并考虑;-"；1为兰的实函数，有 M |r|G 戈 0 |t|>r/2 该信号的傅里叶变换由式（3-54）可知为 頁恥）卜2氓旳（号） 百度空间 | 百度首页 | 登录 在狂风中摇曳 我的学习BLOG 主页博客相册个人档案好友 查看文章 [转]小波变换与傅里叶变换 2009-09-22 09:59 如果有人问我，如果傅里叶变换没有学好（深入理解概念），是否能学好小波。答案是否定的。如果有人还问我，如果第一代小波变换没学好，能否学好第二代小波变换。答案依然是否定的。但若你问我，没学好傅里叶变换，能否操作（编程）小波变换，或是没学好第一代小波，能否操作二代小波变换，答案是肯定的。 一、一、基的概念 我们要明确的是基的概念。两者都是基，信号都可以分成无穷多个他们的和（叠加）。而展开系数就是基与信号之间的内积，更通俗的说是投影。展开系数大的，说明信号和基，是足够相似的。这也就是相似性检测的思想。但我们必须明确的是，傅里叶是0-2pi标准正交基，而小波是-inf到inf之间的基。因此，小波在实轴上是紧的。而傅里叶的基（正弦或余弦），与此相反。而小波能不能成为Reisz基，或标准稳定的正交基，还有其它的限制条件。此外，两者相似的还有就是PARSEVAL定理。（时频能量守恒）。 二、二、离散化的处理 傅里叶变换，是一种数学的精妙描述。但计算机实现，却是一步步把时域和频域离散化而来的。第一步，时域离散化，我们得到离散时间傅里叶变换（DTFT），频谱被周期化；第二步，再将频域离散化，我们得到离散周期傅里叶级数（DFS），时域进一步被周期化。第三步，考虑到周期离散化的时域和频域，我们只取一个周期研究，也就是众所周知的离散傅里叶变换（DFT）。这里说一句，DFT是没有物理意义的，它只是我们研究的需要。借此，计算机的处理才成为可能。 下面我们谈谈小波。所有满足容许性条件（从-INF到+INF积分为零）的函数，都可以成为小波。小波作为尺度膨胀和空间移位的一组函数也就诞生了。但连续取值的尺度因子和平移因子，在时域计算量和频域的混叠来说，都是极为不便的。用更为专业的俗语，叫再生核。 也就是，对于任何一个尺度a和平移因子b的小波，和原信号内积，所得到的小波系数，都可以表示成，在a，b附近生成的小波，投影后小波系数的线性组合。这就叫冗余性。这时的连续小波是与正交基毫无关系的东西，它顶多也只能作为一种积分变换或基。但它的显微镜特点和相似性检测能力，已经显现出来了。为了进一步更好的将连续小波变换离散化，以下步骤是一种有效方法。第一步，尺度离散化。 一般只将a二进离散化，此时b是任意的。这样小波被称为二进小波。 第二步，离散b。怎么离散化呢？b取多少才合适呢？于是，叫小波采样定理的东西，就这样诞生了。也就是小波平移的最小距离（采样间隔），应该大于二倍小波基的最高频率（好像类似，记不清了）。所以 短时傅里叶变换和小波变换 吴桐 （西南交通大学峨眉校区机械工程系铁道车辆一班学号20116432）摘要：短时傅里叶变换（STFT，short-time Fourier transform，或 short-term Fourier transform)）是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其局部区域正弦波的频率与相位。小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域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（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 关键词：傅里叶变换；实质；缺陷；小波变换 0引言 傅立叶变换是信号分析技术的基础，它在分析平稳信号时起着至关重要的作用。傅立叶变换是一种全局的变换，只能获得信号的整个频谱，并不能反映某一局部时间内信号的频谱特性。在许多科学领域的实验和工程测量中，普遍存在着非平稳信号。针对传统的傅立叶变换无法表达信号的时频局域性质，人们提出了一系列新的信号分析理论，其中以短时傅立叶和小波变换应用最为广泛。 1傅里叶变换的实质与缺陷 傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成，也就是说，把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加，那对于非周期信号来说，每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别。所以，傅里叶变换之后，横坐标即为分离出的正弦信号的频率，纵坐标对应的是加权密度。对于周期信号来说，因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分，所以其加权不为零——在幅度谱上，表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的，所以我们用冲激函数表示已经说过，傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示，因此非正弦信号进行傅里叶变换，会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号，使之趋近于原信号的。所以说，频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的），就是原信号频率。傅里叶变换把信号由时域转为频域，因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下，隔一段时间采集一次信号进行变换，才能体现出信号在频域上随时间的变化。 基于傅里叶(Fourier)变换的信号频域表示,揭示了时间函数和频谱函数之间的内在联系，在传统的平稳信号分析和处理中发挥了极其重要的作用，很多理论研究和应用研究都把傅里叶变换当作最基本的经典工具来使用。但是傅里叶变换存在着严重的缺点：用傅里叶变换的方法提取信号频谱时，需要利用信号的全部时域信息，这是一种整体变换，缺少时域定位功能，因此必须对其加以改进。 信号的瞬时频率，表示了信号的谱峰在时间-频率平面上的位置及其随时间的变化情况，一般平稳信号的瞬时频率为常数，而非平稳信号的瞬时频率是时间t的函数。从傅里叶变换 傅里叶变换与拉普拉斯变换的区别与联系 摘要 通过对复变函数的学习，我基本上了解了傅里叶变换与拉普拉斯变换的基本理论知识，并且知道了他们在数学、物理以及工程技术等领域中有着广泛的应用，傅氏变换与拉氏变换存在许多类似之处，都能够在解决广义积分、微分积分方程、偏微分方程、电路理论等问题中得到应用。下面通过对他们做一些比较研究，来更清楚地认识他们。 关键词：两种积分变换积分与微分方程电路理论 正文 （一）前言： 1、傅里叶变换与拉普拉斯变换都属于积分变换，是两种常见的数学变换手段，而所谓的积分变换就是通过积分运算，把一个函数变成另一个函数的变换，其作用就是将复杂的函数运算变成简单的函数运算，当选取不同的积分域和变换核时，就得到不同名称的积分变换，傅里叶变换与拉普拉斯变换就是因取不同的积分域与变换核得来的。 2、傅里叶变换是拉普拉斯变换的特例。拉普拉斯变换是将时域信号变换到“复频域”，与变换的“频域”有所区别。拉普拉斯变换主要用于电路分析，作为解微分方程的强有力工具（将微积分运算转化为乘除运算）。傅里叶变换则随着FFT算法的发展已经成为最重要的数学工具应用于数字信号处理领域。 （二）提出问题： 已知傅里叶变换是拉氏变换的特例，如何用例子进一步说明他们的关系，如何运用它们解决积分与微分方程和电路问题。 （三）解决问题： 傅里叶变换与拉普拉斯变换两种变换的性质有许多相似之处，故两者在求解问题时也会有许多类似，另外，由于傅氏变换的积分区间为（-∞，+∞），拉氏变换的积分区间为(0，+∞），两者又 会在不同的领域中有着各自的应用。下面通过一些具体的例子来对两种变换的应用做一些研究： 3.1 两种积分变换在求解积分、微分方程中的应用 例1 求解积分方程 ()()()()g t h t f g t d τττ+∞ -∞=+-? 其中(),()h t f t 都是已知的函数，且()g t 、()h t 和()f t 的傅里叶变换都存在。 分析：该积分方程中的积分区间是()+∞∞-,，故首先应考虑用傅里叶积分变换法求解。积分项内是函数()f t 与()g t 的卷积，对方程两边取傅氏变换，利用卷积性质便可以很方便的求解该问题。 解：设[()](),[()](ω),[()](ω)g t G w f t F h t H ===F F F 由卷积定义可知()()()()f g t d f t g t τττ+∞ -∞-=*?。因此对原积分方程两边取傅里叶变换， 可得 (ω)(ω)(ω)(ω)G H F G =+? 因此有基于傅里叶变换和小波变换的图像稀疏表示
拉氏变换和傅里叶变换的关系
详解傅里叶变换与小波变换
小波变换与傅里叶变换的对比异同
几种时频分析综述1——傅里叶变换和小波变换
初学者-从信号与系统角度浅谈傅里叶变换,拉氏变换,Z变换三者之间的关系
常用傅立叶变换表
傅里叶变换公式
和输出 y[n] 的傅里叶变换关系如下
FFT 与小波变换的区别---FFT的缺陷
傅里叶变换 讲解最通俗易懂的一片
快速傅里叶变换(FFT)的原理及公式
傅里叶变换的基本性质.
(整理)小波变换与傅里叶变换.
短时傅里叶变换和小波变换
傅里叶变换与拉普拉斯变换的区别与联系