泛函分析在小波理论中的应用

泛函分析在小波理论中的应用
泛函分析在小波理论中的应用

现代数学基础报告

泛函分析在小波理论中的应用

通过《应用泛函分析》课程的学习,了解到泛函分析是本科高等数学的推广,它综合了函数论、几何和代数的观点研究无穷维向量空间上的函数、算子和极限理论。半个多世纪以来,泛函分析一方面以其他众多学科所提供的素材提取自己研究的对象和某些手段,并形成了自己的许多重要分支;另一方面,它也强有力地推动着其他分析学科的发展。它的观点和方法已经渗入到不少工程技术的学科之中,成为近代分析的基础之一。

小波分析作为一个新的数学分支,它与Fourier 分析、函数理论、泛函分析、数值分析、神经网络以及计算机科学等众多学科分支都有着密切的联系,已成为人们解决科技问题的又一有力的数学工具。工程技术领域中,小波分析的理论得到了广泛的应用,尤其在信号处理中应用广泛,包括信号的检测、识别以及去噪等,比如语音信号、雷达信号、医学信号、天文信号、地震探矿信号、机械故障信号等等。

小波理论的研究难点之一就是小波基的构造,这又需要对小波理论有深入的理解,而小波理论需要数学分析、实变函数与泛函分析的基础知识。因此,泛函分析课程的学习对小波理论的认识非常重要,对信号处理专业的学生有着广泛的实际应用。因此学习好泛函分析课程,对研究生期间的研究方向——高频地波雷达的信号处理有重要应用。

下面就三方面讨论泛函分析在小波中的应用:

一、希尔伯特空间的正交分解及投影算子在构造小波基中的作用

泛函分析中希尔伯特空间的正交分解及投影算子的概念如下:

定义1 设H 是希尔伯特空间,E 是H 的非空线性闭子空间,则任意的x ∈X 有唯一的正交分解式

x y z =+,y E,z E ⊥∈∈

即H E E ⊥=⊕,记号⊕称为直和。令Px y =,称P 为H 上的正交投影算子,称为投影算子。容易证明P 为定义在H 上的有界线性算子。

正交分解与投影算子应用广泛,这里即论述他们在构造小波基中的作用。构造小波基的一般方法是多分辨分析,即满足下面四个条件的L 2空间的闭子空间族{}j j V Z ∈

(i) 101V V V -?? (ii)2{0},()J J j Z j Z

V V L R ∈∈?=?= (iii) 1()(2),J J f x V f x V j Z +∈?∈∈ (iv) {}n Z φ

∈(x-n )是0V 的标准正交基。

令j/j j,n (x)(x n)φφ222=-,则j,n j V φ∈。f 在j V 上的正交投影算子子可通过他在尺度正交基下的展开式得到, 即

由巴塞弗等式, 得

从多分辨分析的概念知,j j V V 1+?。令j W 是j V 在j V 1+中的正交补,即j j j V V W 1+=⊕,也就是f(x)在j V 1+上的正交投影可分解为它在j V 和j W 上的正交投影之和,即j j j PV f PV f PW f 1+=+。通过替代可知对任何的J>L,有

j L j J V L V J W

1=-?? ?=⊕⊕ ? ??

?。由多分辨分析定义的第(ii)个条件得j j Z L (R)W 2∈=⊕,即函数f 在小波正交基下的展开式为

二、伴随算子、依范数收敛与弱收敛在小波理论中的应用

伴随算子、点列依范数收敛与弱收敛的概念如下: 定义2 设H 1与H 2是希尔伯特空间,T :H H 12→是有界线性算子。如果存在T :H H 21*→,使得对于所有的x H 1∈和 y H 2∈,有Tx,y x,T y *<>=<>,则称T *为T 的伴随算子。

定义3 设X 是赋范线性空间,n x ,x X ∈。如果n n lim x x 0→∞

-=,则称n {x }依范数收敛于x 。记作n n lim x x →∞

=或n x x(n )→→∞。 定义4 设X 是赋范线性空间,n x ,x X ***∈(n=1,2,)。如果对任一的

x X,∈n x (x)x (x)**→,即在X 上, *n {x (x)}处处收敛于n x (x)*,则称*n {x }弱收

敛于x *。记作*

w n x x (n )**→∞→。

注意傅立叶变换的伴随算子就是傅立叶逆变换。

研究生《小波理论及应用》复习题

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。 2. 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,α越大,该点的光滑性越小,α越小,该点的奇异性越大。光滑点(可导)时,它的1≥α;如果是脉冲函数,1-=α;白噪声时0≤α。 4. 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――最优基。 6. 双通道多采样率滤波器组的传递函数为: ()()()()()()()()()()()()()z X z G z G z H z H z X z G z G z H z H z Y z Y z Y -??????-++??????+=+=∧∧∧∧212121请根据此式给出理想重建条件: 为了消除映象()z X -引起的混迭:()()()()0=-+-∧ ∧z G z G z H z H

为了使()z Y 成为()z X 的延迟,要求:()()()()k CZ z G z G z H z H -∧∧=+ (C,K 为任一常数) 7. 正交镜像对称滤波器()()n h n g ,的()jw e G 与()jw e H 以2π=w 为轴左右对称。如果知道QMF 的()n h ,能否确定()()()n h n g n g ∧ ∧,,? ()()()n h n g n 1-= ,()()()n g n h n 1--=∧ , ()()()n h n g n 1-=∧ 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-双正交小波变换-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。 11. 解释紧支集、双正交、正交小波、紧支集正交小波、光滑性、奇异性。 12. 已知共轭正交滤波器组(CQF )()n h 请列出()()()n g n h n g ∧ ∧,,。 ()()() ()()()()()()???????-=--=-=---=∧∧n h n N g n g n N h n h n N h n g n n 11 13. 共轭正交滤波器()()n g n h ,的()jw e G 与()jw e H 的关系与QMF 情况

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科技文献检索作业 卷 试 料 小波分析及其应用 测控技术1103 雷创新

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。在今后数年中,小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具,极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家 J.Morlet提出的,并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反

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。 C =0.2247

《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。在今后数年中,小波理论将成为科技工作者经常使用的又一锐利数学工具,极大地促进科技进步及各个领域工程应用的新发展。 小波分析的概念最早是在1974年由法国地质物理学家J.Morlet提出的,并通过物理直观和信号处理的实际经验建立了反演公示,但当时该理论未能得到数学家的认可。1986年法国数学家YMcyer偶尔构造出一个真正的小波基,并与

第6章 气象上常用小波及其应用

第6章 气象上常用小波及其应用实例(1) 前面五章讲述了小波分析方法的由来和原理,这些基本知识为气象上实际应用奠定了基础。本章将介绍气象上常用的几种小波,特别是Haar 小波和墨西哥帽(Mexihat )小波,以及小波分析的应用实例。 6.1 二进小波 二进小波的产生基于第4章的“二分法”。它的基本思路是把连续型函数)(t f 及其连续小波变换),(b a W f 离散化,以便于实际应用。作为一种方便和常用的形式,是对小波参数中的放(伸)缩因子a 进行二进制离散。若小波函数系的表达式 {} Z m,n n t a m ∈-- ),(ψ (?? ) 中的放缩因子)(2Z j a j ∈=,则称)(t ψ为二进小波。把经过这种离散化后的二进小波的变换, 称为二进小波变换。 强调说明:在应用时所用的小波函数系(式(??))与前面第4章第3节的式(?)有所不同。比照这两式: ),()(),2(2 )(,2 /,b at a t k t t b a j j k j -= -=ψψψψ 或 (?) ),()(,n t a t m n m -=-ψψ (?? ) 可以看出,二者主要的不同点是t 的系数a 指数正负号恰好相反。所以,用式(?)的小波作变换时,随着a (或者j )的增大,W 曲线变窄;而用式(??)的小波作变换时,随着a (或者j )的增大,W 曲线变宽。 定义6.1 函数)()(2R L t ∈ψ被称为二进小波,若存在两个常数∞<≤

《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 一、写出下列专业术语的英文表达(每小题1分,共10分) (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 variance ; (6)连续小波变换:Continuous wavelet transform; (7)离散小波变换:Discrete wavelet transform ; (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 transform algorithm。 二、论述学习“水文小波分析原理及其应用”课程的目的与意义。(10分)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。

第六章 小波变换的几个典型应用

第六章 小波变换的几个典型应用 6.1 小波变换与信号处理 小波变换作为信号处理的一种手段,逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用,并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比,小波变换取得了质的飞跃,在信号处理方面具有更大的优势。比如小波变换可以用于电力负载信号的分析与处理,用于语音信号的分析、变换和综合,还可以检测噪声中的未知瞬态信号。本部分将举例说明。 6.1.1 小波变换在信号分析中的应用 [例6-1] 以含躁的三角波与正弦波的组合信号为例具体说如何利用小波分析来分析信号。已知信号的表达式为 ???????≤≤++-≤≤++-=1000501)()3.0sin(500 10005001)()3.0sin(500 1 )(t t b t t t t b t t t s 应用db5小波对该信号进行7层分解。xiaobo0601.m 100 200 300 400500600 700 800 900 1000 -4-3-2-1012345 6样本序号 n 幅值 A 图6-1含躁的三角波与正弦波混合信号波形 分析: (1) 在图6-2中,逼近信号a7是一个三角波。 (2) 在图6-3中细节信号d1和d2是与噪声相关的,而d3(特别是d4) 与正弦信号相关。

01002003004005006007008009001000 -101a 7 01002003004005006007008009001000 -202a 6 01002003004005006007008009001000 -202a 5 01002003004005006007008009001000 -202a 4 01002003004005006007008009001000 -505a 3 01002003004005006007008009001000 -505a 2 010******* 4005006007008009001000 -5 05a 1 样本序号 n 图6-2 小波分解后各层逼近信号 01002003004005006007008009001000 -101d 7 01002003004005006007008009001000 -101d 6 01002003004005006007008009001000 -101d 5 01002003004005006007008009001000 -202d 4 01002003004005006007008009001000 -202d 3 01002003004005006007008009001000 -202d 2 010******* 4005006007008009001000 -5 05d 1 样本序号 n 图6-3 小波分解后各层细节信号 6.1.2 小波变换在信号降躁和压缩中的应用

哈工大 小波理论与应用上机报告

姓名:学号: 课程名称:小波理论及应用 实验名称:上机实践作业 实验序号:第一次实验日期:2014.05.12 学院及专业名称: 同组人:独立完成 实验成绩:总成绩: 教师评语: 指导教师签字: 年月日

实验报告一 一、 实验目的 1、 运用傅里叶变换知识对常用的基本函数做基本变换。 2、 加深对因果滤波器的理解,并会判断因果滤波器的类型。 3、 运用卷积公式对基本信号做滤波处理并作出分析,以加深理解 4、 熟悉Matlab 中相关函数的用法 二、 实验原理 1 .运用傅里叶正、反变换的基本公式: ( )?()() ()(),1 1?()(),22ωωωωωωωωπ π ∞∞---∞ -∞ ∞ --∞ ==== =?? ? i x i t i t i t i t f f x e dx f t e dt f t e f t f e d f t e (2-1) 及其性质,对所要处理信号做相应的傅里叶变换和逆变换。 2.运用卷积的定义式:1212()()()()+∞ -∞ *=-?f t f t f f t d τττ (2-2) 对所求信号做滤波处理。 三、 实验步骤与内容 实验题目: Butterworth 滤波器,其冲击响应函数为 ,0 ()0, 0若若α-?≥=?

小波分析的基本理论

东北大学 研究生考试试卷 考试科目:状态监测与故障诊断 课程编号: 阅卷人: 考试日期: 2013.12 姓名:王培军 学号: 1300483 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚 2.字迹要清楚,保持卷面清洁 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交 东北大学研究生院

小波分析的基本理论 小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,是分析和处理非平稳信号的一种有力工具。经过大量学者不断探索研究,它是以局部化函数所形成的小波基作为基底而展开的。小波分析在保留傅里叶分析优点的基础上,具有许多特殊的性能和优点。而小波分析则是一种更合理的时频表示和子带多分辨分析方法。所以理论基础渐已扎实,理论体系逐步完善,在工程领域已得到广泛应用。 1 小波变换理论 1.1 连续小波变换 定义1.1 小波函数的定义:设(x )为一平方可积函数,也即(x ) L 2 (R ),若其傅里叶变换(ω)满足条件: C ψ=∫|ψ?(ω)| |ω| d ω<+∞+∞?∞ 1-1 则称(x )是一个基本小波或小波母函数(Mother Wavelet ),并称上式为小 波函数的容许性条件。 由定义1.1可知,小波函数具有两个特点: (1)小:它们在时域都具有紧支集或近似紧支集。由定义的条件知道任何满足可容许性条件的L 2(R )空间的函数都可以作为小波母函数(包括实数函数或复数函数、紧支集或非紧支集函数等)。但是在一般的情况下,常常选取紧支集或近似紧支集的同时具有时域和频域的局部性实数或复数函数作为小波母函,让小波母函数在时域和频域都具有较好的局部特性,这样可以更好的完成实验。 (2)波动性:若设ψ?(ω)在点ω=0连续,则由容许性条件得: ∫ψ(x )dx =ψ?(0)=0+∞ ?∞ 1-2 也即直流分量为零,同时也就说明(x )必是具有正负交替的波动性,这也是其 称为小波的原因。 定义1.2 连续小波基函数的定义:将小波母函数(x )进行伸缩和平移,设其收缩因子(即尺度因子)为a,平移因子为b,使其平移伸缩后的函数为a,b (x ),则有: ψa ,b (x )=|a |? 12 ψ( x?b a ),a >0,b ∈R 1-3 称a,b (x )为依赖于参数a,b 的小波基函数。由于伸缩因子a,平移因子b 都是取连续变化的值,因此又称a,b (x )为连续小波基函数。它们是一组函数系列,这组函数系列是由同一母函数(x )经伸缩和平移后得到的。 定义1.3 若f (x ) L 2(R ),函数f(x)在小波基下进行展开,则f(x)的连续小波变换(CWT)定义为: W ψf(a ,b)={f (x ),ψa ,b (x )}=√ a f (x )ψ(x?b a )??????????dx +∞?∞ 1-4 由定义1.3可知,小波基具有收缩因子a 和平移因子b,若将函数在小波基下展开,就是把一个时间函数投影到二维的时间-尺度相平面上,把一个一维函数变换为一个二维函数

小波分析理论简介

小波分析理论简介 (一) 傅立叶变换伟大的历史贡献及其局限性 1 Fourier 变换 1807年,由当年随拿破仑远征埃及的法国数学、物理学家傅立叶(Jean Baptistle Joseph Fourier ,1786-1830),提出任意一个周期为T (=π2)的函数 )(t f ,都可以用三角级数表示: )(t f = ∑∞ -∞=k ikt k e C = 20 a + ∑∞=1cos k k kt a + ∑∞ =1 sin k k kt b (1) k C = π 21 ? -π 20 )(dt e t f ikt = * ikt e f , (2) k k k C C a -+= )(k k k C C i b --= (3) 对于离散的时程 )(t f ,即 N 个离散的测点值 m f ,=m 0,1,2,……,N-1, T 为测量时间: )(t f =2 0a + )sin cos (12 1∑-=+N k k k k k t b t a ωω+t a N N 2 2cos 21 ω=∑-=1 0N k t i k k e C ω (4) 其中 ∑-== 1 02cos 2 N m m k N km x N a π ,=k 0,1,2,…,2N (5) ∑-== 1 2sin 2N m m k N km x N b π , =k 1,2,…, 2N -1 (6) ∑-=-= 1 )/2(1N m N km i m k e x N C π ,=k 0,1,2,…,N-1 (7) t N k k ?=π ω2 ,N T t =? (8) 当T ∞→ 时,化为傅立叶积分(即 Fourier 变换): ? ∞ ∞ --= dt e t f f t i ωω)()( =t i e f ω, (9) ωωπ ωd e f t f t i )(21 )(? ∞ ∞ -= (10)

小波分析的应用及其MATLAB程序的实现

小波分析的应用及其MATLAB程序的实现摘要:在简单介绍小波分析的发展的基础上,对傅立叶变换和小波变换比较分析,介绍了小波分析在实际生活中的应用,重点阐述了MA的应用研究现存的几个TLAB小波分析信号处理的方法.分析了小波分析在故障诊断中问题,并对解决这些问题和未来的发展进行了探讨。 关键词:小波分析;信号处理;MATLAB 1.引言 故障诊断中的首要问题就是对观测信号的故障特征提取,即对观测信号进行信号处理,从中获取反映故障信息的特征。由于故障诊断中所遇到的信号绝大多数都是非平稳信号,而特别适用于非平稳信号处理的工具就是小波分析,所以小波分析在故障诊断中的应用越来越受到人们的青睬。小波变换的基本思想类似于傅立叶变换,小波分析优于博立叶之处在于它能够实现时域和频域的局部分析,即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,从而可以聚焦到信号的任意细节。因此,小波变换被誉为分析信号的微镜。现在,小波分析技术在信号处理、图像处理、语音分析、模识别、量子物理、生物医学工程、计算机视觉、故障诊断及众多非线性科学领域都有广泛的应用。 2、从傅立叶变换到小波变换 小波分析属于时频分析的一种,传统的信号分析是建立在傅立叶变换的基础上的,由于傅立叶分析使用的是一种全局的变换,要么完全在时域,要么完全在时域,要么完全在频域,因此无法表述信号的时频局域性质,而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。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,提出并发展了一系列新的信号分析理论:短时傅立叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换、分数阶傅立叶变换、线调频小波变换、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应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:假定非平稳信号在分析窗函数g(t)的一个短时间间隔内是平稳(伪平稳)的,并移动分析窗函数,使) g t f在不同的有限 ( t ) (τ - 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

小波理论及其应用

小波理论及其应用练习题 1. 小波理论中标架(Frame )都起什么作用?标架理论中满足什么条件才能使小波正交?紧支撑标 架条件包含小波容许条件吗? 2. MATLAB 中的二维离散小波变换和一维连续小波变换函数是什么?举例说明。 3. 图像处理中,MA TLAB 中的二维离散小波变换给出的低频部分的每个点代表全局的低通信息呢 还是局部的低通信息?如果是局部的,是什么样的局部信息? 4. 根据一维函数f (x )的Fourier 级数展开与它的Fourier 变换,论述它们之间的联系及在频谱分 析中的应用。 5. 令一维函数2 4 3221)(x e x f - = π 的Fourier 变换为)(?ωf 。证明)(?ωf 的L 2范数为1。 6. 设有实对称函数g (t)=g (-t),||g(t)||2=1。用g (t )的平移做频率调制)()(,s t g e t g t i s -=ωω作为窗 口函数对)()(2 R L ∈?t f 做如下变换 >=<)(),(),(,t g t f s Sf s ωω 这样的变换被称为Gabor 变换,或成为短时Fourier 变换。令)(1 )(s t g s t g s =。问Gabor 变换与下面的变换 >=<)(1 ), (),(s t g s t f s Lf ω 之间的区别是什么?举具体的g(t)说明在一维信号和图像处理中使用它们,将得到什么样的信息? 7. 小波理论中有Heisenberg 测不准原理4 12 2 ≥ ωσσt (注:有的书籍中也写成122≥ωσσt ,这是由于函数前面的系数不同导致的),用频谱域和空间域(频谱空间和实空间)来论述Heisenberg 测不准原理给出的意义。 8. 证明:若)(1R L ∈f ,则它的Fourier 变换)(?ωf 是ω的连续函数。 9. 根据基本小波)(x ψ的容许条件?+∞<<ωωωψ d | ||)(?|02证明:?=0)(dx x ψ。 10.请论述连续小波变换的频谱含义。根据你的论述,论证连续小波变换是否可应用于图像边缘提 取问题上的个人观点。 11.在许多边缘检测等问题中经常使用被称为墨西哥草帽的小波函数

小波变换的基本原理

10.2小波变换的基本原理 地质雷达的电磁波信号和地震波信号都是非平稳随机时变信号,长期以来,因非平稳信号处理的理论不健全,只好将其作为平稳信号来处理,其处理结果当然不满意。近年来,随着科学技术的发展和进步,国内外学术界已将注意力转向非平稳随机信号分析与处理的研究上,其中非平稳随机信号的时频表示法是研究热点之一。在这一研究中,戈勃展开、小波变换、维格纳分布与广义双线性时频分布等理论发展起来,这些方法既可以处理平稳信号过程,也可以处理非平稳随机时变信号。 小波变换是上世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种数学分析方法。1984年法国科学家J.M OLET在分析地震波的局部特性时首先使用了小波这一术语,并用小波变换对地震信号进行处理。小波术语的含义是指一组衰减震动的波形,其振幅正负相间变化,平均值为零,是具有一定的带宽和中心频率波组。小波变换是用伸缩和平移小波形成的小波基来分解(变换)或重构(反变换)时变信号的过程。不同的小波具有不同带宽和中心频率,同一小波集中的带宽与中心频率的比是不变的,小波变换是一系列的带通滤波响应。它的数学过程与傅立叶分析是相似的,只是在傅立叶分析中的基函数是单频的调和函数,而小波分析中的基函数是小波,是一可变带宽内调和函数的组合。 小波变换在时域和频域都具有很好的局部化性质,较好地解决了时域和频域分辨率的矛盾,对于信号的低频成分采用宽时窗,对高频成分采用窄时窗。因而,小波分析特别适合处理非平稳时变信号,在语音分析和图象处理中有广泛的应用,在地震、雷达资料处理中将有良好的应用前景。 下边就小波分析的基本原理、主要作用及在雷达资料处理中的应用三方面作以介绍。 10.2.1小波分析的基本原理 小波函数的数学表达

小波分析结课作业——小波理论发展及应用综述

摘要 摘要 小波分析是一门正在迅速发展的新兴学科,目前,它在实际中得到了广泛的应用。研究小波的新理论、新方法以及新应用具有重要的理论意义和实用价值。 本文在简述了小波发展历史和小波的基本理论知识后,对以小波为工具进行数字图像处理进行了有益的探索。最后详细介绍了基于阈值的小波分析的图像去噪算法及其在信号处理中的应用。 关键字:小波分析研究现状应用图像去噪阈值

ABSTRACT ABSTRACT Wavelet analysis is a rapidly developing and novel subject. Nowadays,it has been widely used in practical applications. To study the new theory,methods and applications of wavelet is of great theoretical significance and practical value. After a brief description of the history of wavelet development and the basic theoretical knowledge of wavelet,this paper makes valid probe towards digital image processing using wavelet. Finally,this paper analysis and study of the classical thresholding denoising methods and the new scopes of wavelet applications. key word: Wavelet Analysis , Research Status , Application , Signal Denoising, Thresholding

第六章小波变换的几个典型应用

第六章小波变换的几个典型应用 6.1小波变换与信号处理 小波变换作为信号处理的一种手段,逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用,并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比,小波变换取得了质的飞跃,在信号处理方面具有更大的优势。比如小波变换可以用于电力负载信号的分析与处理,用于语音信号的分析、变换和综合,还可以检测噪声中的未知瞬态信号。本部分将举例说明。 6.1.1小波变换在信号分析中的应用 [例6-1]以含躁的三角波与正弦波的组合信号为例具体说如何利用小波分析来分析信号。已知信号的表达式为 t - sin(0.3t) b(t) 1 红乞500 “、J 500 s(t) 1000 " +sin(0.3t) +b(t) 501 兰t <000 .500 应用db5小波对该信号进行7层分解。xiaobo0601.m 图6-1含躁的三角波与正弦波混合信号波形 分析: (1)在图6-2中,逼近信号a7是一个三角波。 (2)在图6-3中细节信号d1和d2是与噪声相关的,而d3 (特别是d4)与正弦信号相关。

样本序号n 图6-2小波分解后各层逼近信号 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 样本序号n 图6-3小波分解后各层细节信号 6?1?2 小波变换在信号降躁和压缩中的应用 2 0 -2 0 2 r- 0 、 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 -1 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 4 3 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 6 7 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1 -5

小波分析理论简介

小波分析理论简介

小波分析理论简介 刘玉民 (一) 傅立叶变换伟大的历史贡献及其局限性 1 Fourier 变换 1807年,由当年随拿破仑远征埃及的法国数学、物理学家傅立叶(Jean Baptistle Joseph Fourier ,1786-1830),提出任意一个周期为T (=π2)的函数)(t f ,都可以用三角级数表示: ) (t f = ∑∞ -∞ =k ikt k e C = 2 0a + ∑∞ =1 cos k k kt a + ∑∞ =1 sin k k kt b (1) k C = π 21?-π 20 )(dt e t f ikt = * ikt e f , (2) k k k C C a -+= ) (k k k C C i b --= (3) 对于离散的时程 )(t f ,即 N 个离散的测点值 m f ,=m 0,1,2,……,N-1, T 为测量时间: ) (t f = 2 0a +) sin cos (12 1 ∑-=+N k k k k k t b t a ωω+ t a N N 2 2 cos 21 ω= ∑-=10 N k t i k k e C ω (4) 其中 ∑-== 1 2cos 2 N m m k N km x N a π ,=k 0,1,2,…,2 N (5)

∑-== 1 2sin 2N m m k N km x N b π , =k 1,2,…, 2 N -1 (6) ∑-=-= 1 )/2(1N m N km i m k e x N C π ,=k 0,1,2,…,N-1 (7) t N k k ?=π ω2 ,N T t =? (8) 当T ∞→ 时,化为傅立叶积分(即 Fourier 变换): ?∞∞ --= dt e t f f t i ωω)()() = t i e f ω, (9) ω ωπ ωd e f t f t i )(21)(? ∞ ∞ -= ) (10) 傅立叶变换的理论是人类数学发展史上的一个里程碑,从1807 年开始,直到1966年(1807年傅立叶提出任意一个周期函数都可以表示为傅立叶级数的结论是有误的,直到1966年才证明了2L 可积的周期函数才能表示为傅立叶级数),整整用了一个半世纪多,才发展成熟。她在各个领域产生了深刻的影响,得到了广泛的应用,推动了人类文明的发展。其原因是,傅立叶理论不仅仅在数学上有很大的理论价值,更重要的是傅立叶变换或傅立叶积分得到的频谱信息具有物理意义。所以说,傅立叶理论是万古流芳的。 数学上的插值方法。 除傅立叶级数外,还有拉格朗日插值,有限元插值,勒让德多项式插值即高斯积分使用的插值方法。 遗憾的是,这种理论具有一定的局限性: (1) 傅立叶变换的三种形式中的傅立叶系数都是常数,不随时间 t 变化,因而只能处理频谱成分不变的平稳信号,相反的,在处理非平稳信号时会

时间序列小波分析(更新后)

时间序列的小波分析 时间序列(Time Series )是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier 变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。然而,地学中许多现象(如河川径流、地震波、暴雨、洪水等)随时间的变化往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳序列,它们不但具有趋势性、周期性等特征,还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构,具有多层次演变规律。对于这类非平稳时间序列的研究,通常需要某一频段对应的时间信息,或某一时段的频域信息。显然,时域分析和频域分析对此均无能为力。 20世纪80年代初,由Morlet 提出的一种具有时-频多分辨功能的小波分析(Wavelet Analysis )为更好的研究时间序列问题提供了可能,它能清晰的揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期,充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势,并能对系统未来发展趋势进行定性估计。 目前,小波分析理论已在信号处理、图像压缩、模式识别、数值分析和大气科学等众多的非线性科学领域内得到了广泛的应。在时间序列研究中,小波分析主要用于时间序列的消噪和滤波,信息量系数和分形维数的计算,突变点的监测和周期成分的识别以及多时间尺度的分析等。 一、小波分析基本原理 1. 小波函数 小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。因此,小波函数是小波分析的关键,它是指具有震荡性、能够迅速衰减到零的一类函数,即小波函数)R (L )t (2 ∈ψ且满足: ? +∞ ∞ -=0dt )t (ψ (1) 式中,)t (ψ为基小波函数,它可通过尺度的伸缩和时间轴上的平移构成一簇函数系: )a b t ( a )t (2 /1b ,a -=-ψψ 其中, 0a R,b a,≠∈ (2) 式中,)t (b ,a ψ为子小波;a 为尺度因子,反映小波的周期长度;b 为平移因子,反应时间上的平移。 需要说明的是,选择合适的基小波函数是进行小波分析的前提。在实际应用研究中,应针对具体情况选择所需的基小波函数;同一信号或时间序列,若选择不同的基小波函数,所得的结果往往会有所差异,有时甚至差异很大。目前,主要是通过对比不同小波分析处理信号时所得的结果与理论结果的误差来判定基小波函数的好坏,并由此选定该类研究所需的基小波函数。 2. 小波变换 若)t (b ,a ψ是由(2)式给出的子小波,对于给定的能量有限信号)R (L )t (f 2 ∈,其连续小波变换(Continue Wavelet Transform ,简写为CWT )为: dt )a b t ( f(t)a )b ,a (W R 2 /1-f ?-=ψ (3) 式中,)b ,a (W f 为小波变换系数;f(t)为一个信号或平方可积函数;a 为伸缩尺度;b 平移参数;) a b x (-为)a b x (-ψ的复共轭函数。 地学中观测到的时间序列数据大多是离散的,设函数)t k (f ?,(k=1,2,…,N; t ?

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