小波变换 完美通俗解读2
这是《小波变换和motion信号处理》系列的第二篇,深入小波。第一篇我进行了基础知识的铺垫,第三篇主要讲解应用。 在上一篇中讲到,每个小波变换都会有一个mother wavelet,我们称之为母小波,同时还有一个father wavelet,就是scaling function。而该小波的basis函数其实就是对这个母小波和父小波缩放和平移形成的。缩放倍数都是2的级数,平移的大小和当前其缩放的程度有关。 还讲到,小波系统有很多种,不同的母小波,衍生的小波基就完全不同。小波展开的近似形式是这样: 其中的就是小波级数,这些级数的组合就形成了小波变换中的基basis。和傅 立叶级数有一点不同的是,小波级数通常是orthonormal basis,也就是说,它们不仅两两正交,还归一化了。 我们还讲了一般小波变换的三个特点,就是小波级数是二维的,能定位时域和频域,计算很快。但我们并没有深入讲解,比如,如何理解这个二维?它是如何同时定位频域和时域的? 在这一篇文章里,我们就来讨论一下这些特性背后的原理。 首先,我们一直都在讲小波展开的近似形式。那什么是完整形式呢?之前讲到,小波basis的形成,是基于基本的小波函数,也就是母小波来做缩放和平移的。但是,母小波并非唯一的原始基。在构建小波基函数集合的时候,通常还要用到一个函数叫尺度函数,scaling function,人们通常都称其为父小波。它和母小波一样,也是归一化了,而且它还需要满足一个性质,就是它和对自己本身周期平移的函数两两正交: 另外,为了方便处理,父小波和母小波也需要是正交的。可以说,完整的小波展开就是由母小波和父小波共同定义的。
小波变换的原理及matlab仿真程序讲解学习
小波变换的原理及m a t l a b仿真程序
基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间,即能量有限的信号空间) , 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]: 2 () R t dw w C ψψ =<∞? (1) 时,我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波,将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后,就可以得到一个小波序列: ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ (2) 其中a 为伸缩因子,b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为: ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? (3) 其逆变换为: 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? (4) 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的,平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置,而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的,在低频时,小波变换的时间分辨率较低,频率分辨率较高:在高频时,小波变换的时间分辨率较高,而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时,首先选取适当的小波函数对信号进行分解,其次对分解出的参
数进行阈值处理,选取合适的阈值进行分析,最后利用处理后的参数进行逆小波变换,对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如图所示[6]: 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下形式: (k)()()S f k e k ε=+* k=0.1…….n-1 其中 ,f( k)为有用信号,s(k)为含噪声信号,e(k)为噪声,ε为噪声系数的标准偏差。 假设e(k)为高斯白噪声,通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号,下面对 s(k)信号进行如图结构的小波分解,则噪声部分通常包含在Cd1、Cd2、Cd3中,只要对 Cd1,Cd2,Cd3作相应的小波系数处理,然后对信号进行重构即可以达到消噪的目的。
小波变换-完美通俗解读
小波变换和motion信号处理(一) 这是《小波变换和motion信号处理》系列的第一篇,基础普及。第二篇我准备写深入小波的东西,第三篇讲解应用。 记得我还在大四的时候,在申请出国和保研中犹豫了好一阵,骨子里的保守最后让我选择了先保研。当然后来也退学了,不过这是后话。当时保研就要找老板,实验室,自己运气还不错,进了一个在本校很牛逼的实验室干活路。我们实验室主要是搞图像的,实力在全国也是很强的,进去后和师兄师姐聊,大家都在搞什么小波变换,H264之类的。当时的我心思都不在这方面,尽搞什么操作系统移植,ARM+FPGA 这些东西了。对小波变换的认识也就停留在神秘的“图像视频压缩算法之王”上面。 后来我才发现,在别的很广泛的领域中,小波也逐渐开始流行。比如话说很早以前,我们接触的信号频域处理基本都是傅立叶和拉普拉斯的天下。但这些年,小波在信号分析中的逐渐兴盛和普及。这让人不得不感到好奇,是什么特性让它在图象压缩,信号处理这些关键应用中更得到信赖呢?说实话,我还在国的时候,就开始好奇这个问题了,于是放狗搜,放毒搜,找遍了中文讲小波变换的科普文章,发现没几个讲得清楚的,当时好奇心没那么重,也不是搞这个研究的,懒得找英文大部头论文了,于是作罢。后来来了这边,有些项目要用信号处理,不得已接触到一些小波变换的东西,才开始硬着头皮看。看了一
些材料,听了一些课,才发现,还是那个老生常谈的论调:国外的技术资料和国真TNND不是一个档次的。同样的事情,别人说得很清楚,连我这种并不聪明的人也看得懂; 国的材料则绕来绕去讲得一塌糊涂,除了少数天才没几个人能在短时间掌握的。 牢骚就不继续发挥了。在这个系列文章里,我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。 最后说明,我不是研究信号处理的专业人士,所以文中必有疏漏或者错误,如发现还请不吝赐教。 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
小波变换基本原理
第五章 小波变换基本原理 问题 ①小波变换如何实现时频分析?其频率轴刻度如何标定? —尺度 ②小波发展史 ③小波变换与短时傅里叶变换比较 a .适用领域不同 b.STFT 任意窗函数 WT (要容许性条件) ④小波相关概念,数值实现算法 多分辨率分析(哈尔小波为例) Daubechies 正交小波构造 MRA 的滤波器实现 ⑤小波的历史地位仍不如FT ,并不是万能的 5.1 连续小波变换 一.CWT 与时频分析 1.概念:? +∞ ∞ --ψ= dt a b t t S a b a CWT )( *)(1),( 2.小波变换与STFT 用于时频分析的区别 小波 构造? 1910 Harr 小波 80年代初兴起 Meyer —小波解析形式 80年代末 Mallat 多分辨率分析—WT 无须尺度和小波函数—滤波器组实现 90年代初 Daubechies 正交小波变换 90年代中后期 Sweblews 第二代小波变换
3.WT 与STFT 对比举例(Fig 5–6, Fig 5–7) 二.WT 几个注意的问题 1.WT 与)(t ψ选择有关 — 应用信号分析还是信号复原 2.母小波)(t ψ必须满足容许性条件 ∞<ψ=? ∞ +∞ -ψdw w w C 2 )( ①隐含要求 )(,0)0(t ψ=ψ即具有带通特性 ②利用ψC 可推出反变换表达式 ??+∞∞-+∞ ∞-ψ -ψ= dadb a b t b a CWT a C t S )(),(11 )(2 3.CWT 高度冗余(与CSTFT 相似) 4.二进小波变换(对平移量b 和尺度进行离散化) )2(2)()(1 )(2 ,22,,n t t a b t a t n b a m m n m b a m m -ψ=ψ?-ψ= ??==--ψ dt t t S n CWT d n m m m n m )(*)()2,2(,,?+∞ ∞ ---ψ=?= 5.小波变换具有时移不变性 ) ,()() ,()(00b b a C W T b t S b a C W T t S -?-? 6.用小波重构信号 ∑∑ ∑∑+∞-∞=+∞ -∞ =+∞-∞=+∞ -∞ =ψψ= m n m n n m n m n m n m t d t d t S )(?)(?)(,,,,正交小波 中心问题:如何构建对偶框架{} n m ,?ψ
小波变换去噪基础地的知识整理
1.小波变换的概念 小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比,小波变换是时间(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,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种?具体用哪种,为什么? 有几种定义小波(或者小波族)的方法: 缩放滤波器:小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正交小波的情况,分解和重建的滤波器分别定义。 高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算,而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet 小波。 缩放函数:小波由时域中的小波函数 (即母小波)和缩放函数 (也称为父小波)来定义。 小波函数实际上是带通滤波器,每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题,如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。 对于有紧支撑的小波,可以视为有限长,并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。 小波函数:小波只有时域表示,作为小波函数。例如墨西哥帽小波。 3.小波变换分类 小波变换分成两个大类:离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于,连续变换在所有可能的缩放和平移上操作,而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以,DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点 从图像处理的角度看,小波变换存在以下几个优点: (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) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。 小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值
小波变换详解
基于小波变换的人脸识别 近年来,小波变换在科技界备受重视,不仅形成了一个新的数学分支,而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性,且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长,从而达到聚焦对象任意细节的目的,这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性,小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。 具体到人脸识别方面,小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号,从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。 4.1 小波变换的研究背景 法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换,第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性,通过将复杂的时间信号转换到频率域中,使很多在时域中模糊不清的问题,在频域中一目了然。在早期的信号处理领域,傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号(t)f 为在(-∞,+∞)内绝对可积的一个连续函数,则(t)f 的傅立叶变换定义如下: ()()dt e t f F t j ωω-? ∞ -∞ += (4-1) 傅立叶变换的逆变换为: ()()ωωπ ωd e F t f t j ? +∞ ∞ -= 21 (4-2) 从上面两个式子可以看出,式(4-1)通过无限的时间量来实现对单个频率
的频谱计算,该式表明()F ω这一频域过程的任一频率的值都是由整个时间域上的量所决定的。可见,式(4-1)和(4-2)只是同一能量信号的两种不同表现形式。 尽管傅立叶变换可以关联信号的时频特征,从而分别从时域和频域对信号进行分析,但却无法将两者有效地结合起来,因此傅立叶变换在信号的局部化分析方面存在严重不足。但在许多实际应用中,如地震信号分析、核医学图像信号分析等,研究者们往往需要了解某个局部时段上出现了哪个频率,或是某个频率出现在哪个时段上,即信号的时频局部化特征,傅立叶变换对于此类分析无能为力。 因此需要一种如下的数学工具:可以将信号的时域和频域结合起来构成信号的时频谱,描述和分析其时频联合特征,这就是所谓的时频局部化分析方法,即时频分析法。1964年,Gabor 等人在傅立叶变换的基础上引入了一个时间局部化“窗函数”g(t),改进了傅立叶变换的不足,形成窗口化傅立叶变换,又称“Gabor 变换”。 定义“窗函数”(t)g 在有限的区间外恒等于零或很快地趋于零,用函数(t )g -τ乘以(t)f ,其效果等同于在t =τ附近打开一个窗口,即: ()()()dt e t g t f G t j f ωττω-+∞ ∞--=?, (4-3) 式(4-3)即为函数f(t)关于g(t)的Gabor 变换。由定义可知,信号(t)f 的Gabor 变换可以反映该信号在t =τ附近的频谱特性。其逆变换公式为: ()()()ττωτωπ ωd G t g e d t f f t j ,21 ? ?+∞ ∞ --- = (4-4) 可见()τω,f G 的确包含了信号(t)f 的全部信息,且Gabor 窗口位置可以随着 τ的变化而平移,符合信号时频局部化分析的要求。 虽然Gabor 变换一定程度上克服了傅立叶变换缺乏时频局部分析能力的不
最新小波变换基础
小波变换基础
第9章小波变换基础 9.1 小波变换的定义 给定一个基本函数?Skip Record If...?,令 ?Skip Record If...?(9.1.1) 式中?Skip Record If...?均为常数,且?Skip Record If...?。显然,?Skip Record If...?是基本函数?Skip Record If...?先作移位再作伸缩以后得到的。若?Skip Record If...?不断地变化,我们可得到一族函数?Skip Record If...?。给定平方可积的信号?Skip Record If...?,即?Skip Record If...?,则?Skip Record If...?的小波变换(Wavelet Transform,WT)定义为 ?Skip Record If...? ?Skip Record If...?(9.1.2) 式中?Skip Record If...?和?Skip Record If...?均是连续变量,因此该式又称为连续小波变换(CWT)。如无特别说明,式中及以后各式中的积分都是从?Skip Record If...?到?Skip Record If...?。信号?Skip Record If...?的小波变换?Skip Record If...?是?Skip Record If...?和?Skip Record If...?的函数,?Skip Record If...?是时移,?Skip Record If...?是尺度因子。?Skip Record If...?又称为基本小波,或母小波。?Skip Record If...?是母小波经移位和伸缩所产生的一族函数,我们称之为小波基函数,或简称小波基。这样,(9.1.2)式的?Skip Record If...?又可解释为信号?Skip Record If...?和一族小波基的内积。 母小波可以是实函数,也可以是复函数。若?Skip Record If...?是实信号,?Skip Record If...?也是实的,则?Skip Record If...?也是实的,反之,?Skip Record If...?为复函数。 在(9.1.1)式中,?Skip Record If...?的作用是确定对?Skip Record If...?分 析的时间位置,也即时间中心。尺度因子?Skip Record If...?的作用是把基本小波?Skip Record If...?作伸缩。我们在1.1节中已指出,由?Skip Record If...?变成?Skip Record If...?,当?Skip Record If...?时,若?Skip Record If...?越大,则 仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢283
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。小波变换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态反常现象并展示其成分,所以被誉为分析信号的显微镜。 小波分析最早应用在地震数据压缩中, 以后在图像处理、故障诊断等方面取得了传统方法根本无法达到的效果. 现在小波分析已经渗透到了自然科学、应用
小波变换
和傅立叶级数有一点不同的是,小波级数通常是orthonormalbasis,也就是说,它们不仅两两正交,还归一化了。小波级数通常有很多种,但是都符合下面这些特性: 1.小波变换对不管是一维还是高维的大部分信号都能cover很好。这个和傅立叶级数有很大区别。后者最擅长的是把一维的,类三角波连续变量函数信号映射到一维系数序列上,但对于突变信号或任何高维的非三角波信号则几乎无能为力。 2.围绕小波级数的展开能够在时域和频域上同时定位信号,也就是说,信号的大部分能量都能由非常少的展开系数,比如a_{j,k},决定。这个特性是得益于小波变换是二维变换。我们从两者展开的表达式就可以看出来,傅立叶级数是,而小波级数是。 3.从信号算出展开系数a需要很方便。普遍情况下,小波变换的复杂度是O(Nlog(N)),和FFT相当。有不少很快的变换甚至可以达到O(N),也就是说,计算复杂度和信号长度是线性的关系。小波变换的等式定义,可以没有积分,没有微分,仅仅是乘法和加法即可以做到,和现代计算机的计算指令完全match。 每个小波变换都会有一个mother wavelet,我们称之为母小波,同时还有一个father wavelet,就是scaling function。而该小波的basis函数其实就是对这个母小波和父 小波缩放和平移形成的。缩放倍数都是2的级数,平移的大小和当前其缩放的程度 有关。 话说在数学定义中,有一种空间叫Lebesgue空间,对于信号处理非常重要,可以用L^p(R)表示,指的是由p次可积函数所组成的函数
空间。我们在小波变换中要研究的信号都是属于L^2(R)空间的,这个空间是R上的所有处处平方可积的可测函数的集合,这样就等于对信号提出了一个限制,就是信号能量必须是有限的,否则它就不可积了。小波变换的定义都是基于但不限于L^2(R)中的信号的。这玩意的特性要具体解释起来太数学了,牵涉到太多泛函知识,我就不在这里详述了。而且老实说我也没能力完全讲清楚,毕竟不是学这个的,有兴趣可以参考wiki。总之你记住,小波变换研究中所使用的信号基本都是平方可积的信号,但其应用不限于这种信号,就行了。 小波分析的实现有多种方法, 如可以通过使用MATLAB 中专门的小波分析工具箱(Wavelet Toolbox)中提供的小波分析功能函数来实现。该工具箱中有许多小波分析中通用的函数、小波函数、多尺度一维小波变换函数、二维小波变换函数、小波包算法以及在信号和图像的消噪与压缩、树操作应用函数等等,可以很便捷地对信号进行小波分析。尽管MATLAB 有强大的数值分析和计算能力, 但其界面开发能力较差, 并且数据的采集、网络通信等方面都比较繁琐。因此完全基于MATLAB 实现对实际工况中的故障信号的小波分析, 应用起来是很困难的 LabVIEW 中也有诸多工具箱, 在信号处理工具箱(SignalProcessing Toolset) 中也有专门 的小波与滤波组设计工具包(Wavelet and Filter Bank Design, WFBD), 通过利用滤波器的 分解、重构也能够实现小波变换的计算。虽然在LabVIEW中通过设计树状迭代的滤波器组可以实现小波变换的计算, 但是这种方法需要用户熟练掌握相关的知识, 更为重要的是, 这种方法需要大量的繁琐重复的性工作并且程序设计过程非常复杂、可 维护性也比较差。 正如前面所分析, MATLAB 附带的小波工具箱中包含了多种常用的小波及精度更高的小波包, 并且可以通过简洁、灵活的编程实现小波分析, 但MATLAB 的缺点是人机交互界面、数据采集功能较差, 而这方面又恰是LabVIEW 的长处, 如果能将这两者结合起来使用, 就 可以互相弥补各自的不足而发挥彼此的长处。LabVIEW 中所提供的与其他应用程序进行相互调用的方法, 使这种设想成为现实。
整数小波变换作业
小波变换:S 整数变换作业 1. 题目:用整数小波的S 或2/6变换对256*256 Lena 灰度图像进行非标准方法的3级分解与重构。 2. 总体设计:本题目的意义在于通过实验体会整数小波变换,由于MA TLAB 自身对矩阵操作的方便性,以及其丰富的库函数(如可以用来直接显示图象),我决定用MA TLAB 编程完成本次作业。要说明的是,这里并不是直接利用MA TLAB 中的wavelet 工具箱中的已有小波函数对图象进行整数小波分解,而是用下面的已知分解公式进行小波分解和重构。分解公式:1,,21,21,,21,[] j k j k j k j k j k j k d s s s s d -+--=-=+ 重构公式:,21,1,,211,,2[] j k j k j k j k j k j k s s d s d s --+-=-=+ ,其中[ ]表示取整。 进行非标准小波分解,即交替进行3次行变换和3次列变换,程序对每次变换后的结果都保存为位图文件,运行后可以在程序所在路径下看到保存的6个分解位图文件和6个重构位图文件。最后还会在一个图像中显示每次分解后的图像,以便于对比。 3. 实现方法:编写S 变换的分解和重构子程序,分别对图像数据进行一次行列分解和列行重构,程序返回该次变换后的行列矩阵,在主程序中可以连续三次调用行列变换,即完成对原始图像的3级分解和重构,这里的变换是完全可逆的,也就是能够完全恢复原图像数据。通过对比3次重构后返回的数据与原图像数据后发现它们完全相同。主要用的MA TLAB 工具函数有: imread( )---------读取图像数据,为uint8类型,需变为double 类型才能进行各种运算 imwrite()---------用于保存图像,这里用它来保存每一级变换后的图像 image( )----------显示图像,需要给出色谱表colormap ,这里是灰度图,用colormap =gray (256)即可 subplot( )--------用于分开绘图,即在一个窗口下绘制多个图像,在这里用于输出变换后的图像,以便对比。 更详细的内容请参考函数文件SDecompose.m 和SRecompose.m ,分别是分解和重构图像的函数,main.m 是演示主程序。 命令行下输入main 运行后,按照提示输入要处理的图像文件名称即可(要求是256×256的灰度图像,否则结果可能会出错。程序所在目录下的lena.bmp 和girl.bmp 就是256×256的灰度图像)可以直接按键盘‘d ’键,程序会默认使用lena.bmp 进行演示。 3级分解完成后,输出后面的3级分解效果图。命令窗中会给出提示,按下任意键将继续进行图像3级重构,完成后会输出后面的3级重构图。 进行分解和重构同时已经将分解和重构得到的图像存盘,在当前工作目录下即可看到保存的12个位图文件,其中分解和重构图像各有6个。若要查看清晰的变换图像,可以 打开它们查看。 4. 经验教训:本次作业用MA TLAB 而不是VC 实现,虽然看上去简单许多,但是对于我
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。例如 心电图(ECG)、脑电图(EEG)和肌电图(EMG)。所以知道哪些频率出现在何种时间段的需求是那么的紧迫。换句话说,就是我们想要同时知道信号的时间信息和频率信息。解决方案就是FT的改进版:STFT(短时傅里叶变换)。 小波变换: 小波(wavelet)的意思是:a small wave。FT中,我们选用的是exp(jwt)函数作为我们变换空间的一组标准正交基,exp(jwt)函数在时间轴上一直存在,从-∞到+∞上均存在的信号,不会衰减,而我们在小波变换中选用的小波不仅持续时间是有限的,即只在某一个时间段内存在,而且小波的频率也是有限的,即超过一定的频率之外,该频率的强度(幅度)会逐渐衰减到0。小波变换较之于傅里叶变换的优点可以归结为如下方面:1)使得信号的存储较之于傅里叶变换后再去存储更加的有效,也就是更易于压缩,进而传输图像。2)方便了对信号的分析,因为能够更好地去近似现实中的信号(non stationary signal)。3)当信号函数中有不连续的点的时候,如果用FT得到信号的近似,会有吉布斯现象(虽然在功率上会很好的近似,但是在不连续点附近却有一个固定的误差,无法进一步减小),比之于FT的这个缺点,我们的小波变换能够更好的对数据中的不连续点进行近似。
小波变换理论及应用
2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称:小波变换理论及应用任课教师:考试时间:分钟 考核类型:A()闭卷考试(80%)+平时成绩(20%); B()闭卷考试(50%)+ 课程论文(50%); C(√)课程论文或课程设计(70%)+平时成绩(30%)。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换(CWT)的运算过程,分析小波变换的内涵;并阐述如何从多分辨率(MRA)的角度构造正交小波基。(20分) 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展,不少于3000字。(25分) 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱,分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理,要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。(25分) 四、平时成绩。(30分)
(一)连续小波变换(CWT )的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f (t )在小波基下展开,称这种展开为函数f (t )的连续小波变换(Continue Wavelet Transform ,简记CWT )其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ ( 1.1) 其中,a ∈R 且a ≠0。式(1.19)定义了连续小波变换,a 为尺度因子,表示与频率相关的伸 缩,b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式(1.1)可以得出,连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波,并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示,C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大,表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此,为了检测某些特定波形的信号,应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示,调整参数b ,调整信号的分析时间段,向右平移小波,重复①~②步骤,直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ,尺度伸缩,重复①~③步骤。 ⑤ 重复①~④步骤,计算完所有的尺度的连续小波变换系数,如图1.7所示。 图1.6 不同分析时段下的信号小波变换系数计算 图1.7 不同尺度下的信号小波变换系数计算 C =0.2247