十一、2013年数学本科Fourier与小波之双正交多分辨分析

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Fourier分析与小波分析的比较的开题报告

Fourier分析与小波分析的比较的开题报告

Fourier分析与小波分析的比较的开题报告一、选题背景在信号处理领域中,Fourier分析和小波分析是两种基本的分析方法。

Fourier分析早在19世纪初就已经被发明出来,并成为信号处理的基础工具之一。

而小波分析则是在20世纪才被提出来的,由于其在时域和频域上对信号的分析能力,被广泛应用于信号处理和数据压缩领域。

本研究旨在比较Fourier分析和小波分析这两种分析方法的优缺点和适用领域,以便更好地理解它们在信号处理领域的应用。

二、研究目的1. 比较Fourier分析和小波分析的基本原理和数学算法;2. 探讨两种分析方法的优缺点与适用领域;3. 通过实例比较,验证两种方法的效果及其优劣;4. 对应用领域提出应用建议。

三、研究方法1. 对Fourier分析和小波分析进行理论研究;2. 对两种方法的基本数学算法进行探讨;3. 通过实例比较,验证两种分析方法的效果和优劣;4. 结合文献研究和实例分析,给出应用建议。

四、研究意义本研究的意义在于:1. 比较分析两种不同的信号处理方法,从理论上和实践上加深了对这两种方法的理解;2. 对于不同的信号处理问题,提供了不同的解决方案,有助于优化信号处理质量并提高信号处理效率;3. 结合实例进行比较,有助于更加直观的理解两种方法的异同。

4. 给出应用建议,有助于实际应用领域中合理选择信号处理方法,提高信号处理效率。

五、预期成果通过本研究,预期达到以下成果:1. 对Fourier分析和小波分析的基本原理和数学算法有一个更深入的理解;2. 掌握比较分析两种方法的方法和步骤;3. 通过实例比较,掌握两种方法的优缺点和适用领域;4. 对应用领域提出应用建议;5. 在实践中根据信号特点选择合适的信号处理方法,提高信号处理的效率和准确性。

六、研究进度安排1. 前期准备: 2021年5月 - 6月1.1 学习信号处理相关课程;1.2 查阅相关文献,了解Fourier分析和小波分析的基本原理和数学算法,制定研究计划;2. 研究中期: 2021年7月 - 9月2.1 比较分析两种方法的基本原理和数学算法;2.2 结合实例比较和分析两种方法的优缺点和适用领域;2.3 讨论两种方法的应用建议;3. 研究后期:2021年10月 -11月3.1 总结研究成果;3.2 完成论文的写作和修改。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究
正交小波变换是一种数学函数,通常用于信号处理和图像压缩中。

它具有许多优点,如压缩性、局部性和适应性等。

多分辨率分析则是正交小波变换的一种应用,它可以将信号或图像分解成不同的频率成分,从而实现多尺度分析。

正交小波变换的研究从上世纪80年代开始,迄今为止已经取得了长足的进展。

从最早的基于Gabor函数的小波变换,到后来的Daubechies小波和其他各种小波基函数的研究,正交小波变换的应用范围不断扩大。

在实际应用中,正交小波变换可以帮助我们更好地理解信号和图像的频率特性。

在音频信号处理中,正交小波变换可以将音频信号分解成不同的频带,从而实现音频信号的压缩和去噪。

在图像处理中,正交小波变换可以将图像分解成不同的空间频率,从而实现图像的压缩和增强。

多分辨率分析是正交小波变换的一个重要应用领域。

它基于信号或图像的不同频率成分具有不同的分辨率,即不同的细节程度。

利用多分辨率分析,我们可以对信号或图像进行多尺度分析,从而更好地理解它们的结构和特征。

多分辨率分析通常包括两个步骤:分解和重构。

分解是指将信号或图像分解成不同的频率成分,而重构是指根据这些频率成分重建原始信号或图像。

分解和重构的过程通过一系列滤波器实现,这些滤波器通常被称为分析滤波器和合成滤波器。

多分辨率分析的一个重要应用是图像压缩。

通过将图像分解成不同的频率子带,我们可以根据不同子带的重要性进行有损或无损的压缩。

多分辨率分析还可以用于图像增强、图像分割和图像检索等领域。

正交小波基与多分辨分析

正交小波基与多分辨分析

THANKS
正交小波基由尺度函数和小波函数生 成,通过平移和伸缩可以得到不同尺 度的小波基。
正交小波基的性质
正交性
正交小波基具有正交性,即不同 尺度、不同位置的小波基在内积 运算下为零,这使得小波分析具 有良好的稳定性和精度。
紧支集性
正交小波基具有紧支集性,即小 波基只在有限的区间内有非零值 ,这使得小波变换具有快速算法 。
正交小波基的应用
01
02
03
信号处理
正交小波基可以用于信号 的分解和重构,实现信号 的时频分析和滤波。
图像处理
正交小波基可以用于图像 的压缩、去噪和增强,提 高图像处理的效果和效率。
其他领域
正交小波基还可以应用于 数值分析、流体动力学等 领域,为相关问题提供有 效的数值计算方法。
02 多分辨分析
多分辨分析的定义
定义
多分辨分析是一种对函数空间进行分 解的方法,通过在不同尺度上逐步逼 近原始函数,实现对复杂信号的精细 描述。
尺度空间
逼近性质
在多分辨分析中,函数在不同尺度上 的逼近性质决定了其分解的精度和稳 定性。
多分辨分析将函数空间分解为一系列 嵌套的子空间,每个子空间对应不同 的尺度。
多分辨分析的性质
逼近和表示能力
正交小波基能够提供对信号的逼近和 表示,使得在多分辨分析中能够更好 地理解和处理信号。
多分辨分析与正交小波基的相互影响
多分辨分析对正交小波基的影响
多分辨分析的需求推动了正交小波基的发展,促进了其理论和应用研究的深入。
正交小波基对多分辨分析的影响
正交小波基的特性和性质决定了多分辨分析的特性和性质,为多分辨分析提供 了丰富的工具和手段。
正交小波基与多分辨分析的结合应用

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究正交小波变换是一种基于小波函数的信号分析方法,通过将信号分解成多个不同尺度和频率的小波系数,能够提供更好的时频分辨率和局部特征描述能力。

在实际应用中,使用不同的小波函数可以获得不同的分析效果,因此正交小波的多分辨分析研究是一个重要的课题。

多分辨分析是正交小波变换的基本概念之一,它描述了信号在不同尺度下的分布特征。

在正交小波变换中,信号可以通过级数展开的形式表示为不同尺度和频率的小波函数的线性组合。

多分辨分析通过对小波函数进行尺度和平移变换,将信号分解成不同维度的小波系数。

通过选择适当的小波基函数,可以在不同分辨率下对信号进行分析,从而提取信号的时频信息。

在正交小波的多分辨分析研究中,需要考虑的一个关键问题是小波基函数的选择。

小波基函数的选择直接影响到小波系数的精确度和特征提取能力。

目前常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

这些小波基函数具有不同的频域和尺度特性,可以在不同应用中选择合适的小波基函数。

另一个重要的研究方向是正交小波的多分辨分析算法的优化。

正交小波的多分辨分析算法包括离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。

DWT是将信号分解成低频和高频部分,而CWT则是将信号连续地分解成不同尺度和频率的小波系数。

这些算法在计算效率和精度方面存在一定的差异。

目前的研究主要集中在改进DWT和CWT的计算效率,以满足实时信号处理和大规模数据分析的需求。

正交小波的多分辨分析在图像处理、语音识别、生物医学信号处理等领域具有广泛的应用。

在图像处理中,正交小波的多分辨分析可以实现图像的压缩、去噪和边缘检测等功能。

在语音识别中,正交小波的多分辨分析可以提取语音的时频特征,用于语音识别和语音合成。

在生物医学信号处理中,正交小波的多分辨分析可以用于心电图分析、脑电图分析等。

小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换

小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换

其他领域
正交小波变换还广泛应用于金 融、医学、地球物理等领域的 数据分析和处理。
03
多分辨分析与正交小波变换的关系
多分辨分析与正交小波变换的联系
两者都是小波分析中的重要概念,共同构成了小波 分析的基础。
多分辨分析为正交小波变换提供了理论框架,正交 小波变换是多分辨分析的具体实现。
正交小波变换可以看作是多分辨分析的一种特例, 其中尺度函数和小波函数都是正交的。
正交小波变换的应用场景
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ01
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04
信号处理
正交小波变换在信号处理中主 要用于信号去噪、压缩和特征 提取等。
图像处理
正交小波变换在图像处理中主 要用于图像压缩、去噪、增强 和特征提取等。
数据压缩
正交小波变换可用于数据压缩 领域,特别是对于非平稳信号 和图像数据的压缩,具有较好 的压缩效果和重建精度。
多分辨分析与正交小波变换的区别
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01
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多分辨分析主要关注的是函数在不同尺度上的表示, 而正交小波变换更注重在不同尺度上的细节信息。
正交小波变换具有更好的灵活性和适应性,可以针对 特定问题设计特定的小波函数和尺度函数。
正交小波变换在信号处理、图像处理等领域的应用更 为广泛,而多分辨分析更多用于理论分析。
正交小波变换的算法与实现
算法
正交小波变换的算法主要包括一维离散正交小波变换和二维离散正交小波变换。一维离散正交小波变换的算法包 括Mallat算法和CWT算法等,而二维离散正交小波变换的算法主要基于图像分块处理。
实现
正交小波变换的实现通常需要使用数字信号处理库或图像处理库,如Python的PyWavelets库或OpenCV库等。

小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换

小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换
小波分析课件第四章 多 分辨分析和正交小波变换
• 多分辨分析概述 • 正交小波变换原理 • 多分辨分析与正交小波变换的关系 • 正交小波变换的实现方法 • 正交小波变换的实例分析
01
多分辨分析概述
定义与特点
定义
多分辨分析是从小尺度到大尺度逼近 研究对象的一种分析方法,它能够同 时揭示研究对象在不同尺度上的特征 。
多分辨分析在信号处理中能够提 供更加准确和全面的信息,有助 于更好地理解和分析信号。
多分辨分析的历史与发展
1 2 3
历史回顾
多分辨分析的思想起源于20世纪80年代,随着 小波理论的不断发展,多分辨分析逐渐成为研究 热点。
当前研究
目前,多分辨分析在理论和应用方面都取得了重 要进展,广泛应用于图像处理、信号处理、数值 计算等领域。
模式识别
正交小波变换可以用于特征提取和 模式分类等任务。
03
02
图像处理
正交小波变换可以用于图像的压缩、 去噪、增强等处理。
数值分析
正交小波变换可以用于求解偏微分 方程、积分方程等数学问题。
04
03
多分辨分析与正交小波变换的关系
多分辨分析与正交小波变换的联系
两者都基于多尺度分析思想
多分辨分析和小波变换都是从不同尺度上分析信号,能够捕捉到 信号在不同尺度上的特征。
优点
连续小波变换能够更好地适应信号的突变和非线性特性, 能够更准确地描述信号的局部特征。
缺点
连续小波变换的计算复杂度较高,需要更多的计算资源和 时间,同时对于非连续信号的处理也存在一定的困难。
基于滤波器的小波变换
01 02
定义
基于滤波器的小波变换是一种通过设计特定的滤波器来实现小波变换的 方法,通过滤波器对信号进行卷积操作,可以得到不同尺度上的小波系 数。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究正交小波的多分辨分析是一个重要的研究领域,它涉及到信号处理、图像处理、数据压缩等多个领域。

在这里,我们将简要介绍正交小波的多分辨分析的相关知识。

一、正交小波的基本概念正交小波是一种基于小波变换的信号处理方法,其核心思想是通过对信号进行分解和重构,提取出信号的局部信息,从而实现信号的压缩和去噪等功能。

正交小波的基本概念包括小波函数、小波系数以及小波分解和重构等。

小波函数是描述小波形状和变换的数学函数,有多种形式,例如Haar小波、Daubechies小波、Symlets小波等。

小波系数指的是信号在小波基函数下的投影系数,通过小波变换可以将信号分解成多个子带,并得到每个子带的小波系数,各个子带之间的关系可以用小波滤波器组来描述。

正交小波的多分辨分析是指将信号分解成多个尺度,每个尺度对应一组小波系数,从而对信号的不同频率和尺度信息进行描述。

多分辨分析的基本思想是通过不同的低通滤波器和高通滤波器对信号进行分解,并得到多个分辨率的信号,从而提取出不同尺度的信号特征。

正交小波的多分辨分析是一种层次结构,从高到低依次是:原始信号、尺度为1的近似系数、尺度为2的近似系数、尺度为4的近似系数,等等。

每个层次都包含了一个近似系数和若干个细节系数,细节系数反映了信号在不同尺度上微小的变化。

三、正交小波的应用正交小波的应用非常广泛,包括信号压缩、图像处理、声音合成和分析、时频分析等多个领域。

其中,正交小波在图像处理中的应用较为广泛,可用于图像的去噪、增强、压缩等操作,以及图像的边缘检测、纹理分析等任务。

总之,正交小波的多分辨分析是一种强大的信号处理方法,具有高效性、可压缩性等特点,已经成为现代信号处理的重要工具。

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究

正交小波的多分辨分析的研究一、正交小波的基础概念正交小波是一类具有正交性质的小波函数,它可以用来对信号进行分解和重构。

正交小波具有一些重要的性质,比如尺度不变性和平移不变性,这使得它在信号处理中具有广泛的应用价值。

二、正交小波的多分辨分析在多分辨分析中,我们希望能够通过分解信号,得到不同尺度的频率成分,从而更好地理解信号的频率特性。

正交小波可以帮助我们实现这一目标,通过将信号分解成不同频率的成分,从而得到信号的多尺度表示。

正交小波的多分辨分析方法可以分为两种:连续多尺度分析和离散多尺度分析。

在连续多尺度分析中,我们使用正交小波将信号进行连续分解,从而得到信号的各种尺度的频率成分。

而在离散多尺度分析中,我们使用正交小波将信号进行离散分解,通常采用小波变换来实现。

正交小波的多分辨分析理论包括小波变换、尺度函数和小波基函数等重要内容。

小波变换是正交小波多分辨分析的核心,它可以将信号分解成不同尺度的频率成分。

尺度函数是用来描述不同尺度下的小波基函数的性质,它可以帮助我们理解不同尺度下的信号特征。

而小波基函数则是正交小波分解和重构的基础,它可以帮助我们实现信号的多尺度表示。

正交小波的多分辨分析在信号处理、图像处理、数据压缩等领域都有重要的应用。

在信号处理中,正交小波可以用来分析和处理非平稳信号,从而得到信号的时频特性。

在图像处理中,正交小波可以用来进行图像的多尺度分析和特征提取,从而实现图像的压缩和识别。

在数据压缩中,正交小波可以用来对数据进行分解和压缩,从而实现数据的有效存储和传输。

结论:正交小波的多分辨分析是一种重要的信号处理方法,它可以帮助我们实现信号的多尺度表示和分析。

通过对正交小波的多分辨分析的研究,我们可以更好地理解信号的频率特性和时域特性,从而实现对信号的更好处理和分析。

希望通过本文的介绍,可以对正交小波的多分辨分析有一个更全面的了解,从而推动该领域的进一步发展和应用。

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国防科学技术大学教案课程名称:小波分析及应用任课单位:理学院数学与系统科学系计算数学教研室授课对象:2011级数学专业本科生主讲教员:成礼智教授授课时间:2013年秋季学期双正交小波的概念与性质国防科技大学理学院2013年秋季学期教案首页课程名称Fourier分析与小波总计:40学时课程类别选修学分 2讲课:40 学时自主学习: 6 学时任课教师成礼智职称教授授课对象2011级数学专业本科生教材和基本参考资料1.成礼智,王红霞,罗永,小波的理论与应用,科学出版社,20042.G.Strang,T Q Nguyen, Wavelets and Filter Banks, Welleseley MA:Welleseley-Cambridge Presss,1996,3. S.Mallat, Introduction to Wavelets, SIAM 2002教学目的任务本课程是数学专业选修专业课。

本课程以泛函分析与矩阵分析为基础,主要介绍Fourier变换与小波分析的基础理论,小波分析的典型应用.本课程的教学目的是在较短的学时内,提供数学专业本科生所需要的基本的小波分析基础知识知应用能力,使学生在掌握基本理论的基础上能够应用于解决实际问题内容课时分配章内容学时数1 傅里叶分析与预备知识82 Haar小波分析 63 多分辨分析与小波构造124 提升格式小波与整数变换 65 小波的典型应用8教研室意见教研室主任签名年月日- 2 -教案续页教 学 基 本 内 容备注 内容:双正交多分辨分析的概念与性质重点:为何需要双正交小波、双正交多分辨分析的概念与性质 难点:正交对称小波的不存在特性、双正交多分辨分析概念的理解复习:双尺度方程)2()(k x h x Zk k -=∑∈ϕϕ中系数 {}k h 的特点:(1) {}k h 起到低通滤波器的作用;(2) 设低通滤波器函数为1()2ik k kH h e ωϖ-=∑,则1|)(||)(|22=++πϖϖH H上述两个性质中,第一个性质在信号分解中起到关键作用,第二个性质在正交小波的构造中是一个重要工具。

但是,在信号处理中,对称性与周期性是两个重要概念,例如,我们曾看到,图像(二维)或信号作对称延拓可以保持高保真(小的失真度),因此,构造具有对称性的滤波器组具有重要意义。

因此,本节课的目的是讨论具有对称性质的小波滤波器构造方法。

问题:(1) 是否存在对称正交小波? 答案:不存在(2) 如何找到具有对称性质的小波? 本堂课的主要内容。

一、为何需要双正交小波?1、线性相位与滤波器的对称(反对称)性前面所讨论的多分辨分析理论都是在正交的意义下进行的,但是实际工程问题中仅有正交性还远远不够。

例如,在图像处理中,双尺度方程的系数{}k h 与小波方程系数{}k g 经常被作为低通与高通滤波器系数。

为了保证图像在变换过程中不发生畸变,其频率响应函数)(ϖH 最好具有线性相位,即存在R ∈λ使得()|()|i H e H λϖϖϖ=。

现在来看函数)(ϖH 的系数性质,事实上,此时不难得到2()()i H e H λϖϖϖ=,该式等价地表示为k k h h --=λ2,当k h R ∈时,系数可以看作为以λ-为对称轴,此时滤波器系数{}k h 具有对称性质,例如,当21=λ时,k k h h --=1,对称轴为21-=x ,而当0=λ时,k k h h -=,对称轴为0x =轴。

另外,有时也需要下列的广义线性相位性质:()()|()|i b H e H λϖϖϖ+=。

若取R h n b k ∈+=,2ππ,则又有k k h h ---=λ2,系数可以看作为以λ-为反对称轴。

综上所述,线性相位滤波器设计与对称系数是等价的。

- 4 -2、正交小波滤波器对称性的不可能 Daubechies 已经证明,基于正交小波变换下满足双尺度方程的系数}{k h 除开Haar 基小波外,均不存在对称或反对称性,即有下面的定理。

定理1 假设,ϕψ分别为一个多分辨分析的具有有限支撑、实值尺度函数与小波函数,若函数ψ图像关于x 对称或反对称,则ψ一定是Haar 函数。

为了证明上述定理,还需要证明下列结论成立。

引理1 如果函数()(),()(),n n f x f x n g x g x n n Z =-=-∈构成2()L R 的子空间E 的一组标准正交基,则存在以2π为周期的函数()αϖ以及|()|1αϖ=使得ˆˆ()()()gf ϖαϖϖ=. 证明 由于(),n f x n Z ∈构成子空间E 的标准正交基以及g E ∈,故存在系数{}n α使得n n ng f α=∑成立,因此22||||||1nng α==∑,而ˆˆ()()()gf ϖαϖϖ=,其中 ()in n ne ϖαωα-=∑。

又由()(),()(),n nf x f x ng x g x n n Z =-=-∈均为标准正交基,因此利用前面的讨论有..22ˆˆ|(2)||(2)|1a e a ekkgk f k ϖπϖπ+=+=∑∑,另一方面2222ˆˆˆ|(2)||(2)(2)||()||(2)|kkkg k k f k f k ϖπαϖπϖπαϖϖπ+=++=+∑∑∑,综合上面的两个式子知引理结论成立。

引理2 假设{,}n n Z α∈是一个有限长的序列,且()in n ne ωαωα-=∑满足|()|1αϖ=,则存在0n Z ∈使得0,n n n ααδ=成立。

证明 由|()|1αϖ=得到1()()()in il im n l n n m nlmne e e ωωϖαααα-+==∑∑∑∑,故,0n n mm nααδ+=∑,由于{,}n n Z α∈是一个有限长的序列,设0,n N 分别满足00,0,;0,0,n n N n n n n N αααα≠=<≠=>并在上式取0m N n =-,则有0,0n n N n N n nααδ+--=∑,但另一方面,因为当0n n <时0n α=,当n N >时0n N n α+-=,因此上式左端只有一项00n N αα≠,必有0n N =,此即0,n n n ααδ=成立。

推论1 如果,f g 均为紧支撑函数, (),(),n n f f n g g n n Z =∙-=∙-∈是同一个空间的标准正交基函数,则0()()g x f x n α=-对某个,||1C αα∈=以及0n Z ∈成立。

证明 由引理1,存在以2π为周期的函数()αϖ以及|()|1αϖ=使得ˆˆ()()()gf ϖαϖϖ=,由于,fg 均为紧支撑函数,所以()()ng x f x n dx α=-⎰仅有限个非0,因此利用引理2,得到推论1结论成立。

定理1的证明。

由于函数ϕ的有限支撑性质知道()()n h x x n dx ϕϕ=-⎰只有有限个非0,为简单记,设00,0,0,0,0,n N n h h n h h n N ≠=<≠=>,现在证明N 一定为奇数,否则设02N n =为偶数,将0n 代入2,02n n ll lh hδ+=∑得到20n n n n n N nnh hh h ++==∑∑,另一方面,上式左端只有一个非0项00N h h ≠,矛盾。

由于假设00,0,0,0,0,n N n h h n h h n N ≠=<≠=>,由前面的讨论知道ϕ的有限支撑区间为[0,]N ,而ψ的支撑区间为00[,1]n n -+,因此ψ的对称轴为12x =,即有()(1),x x ψψ=-或()(1)x x ψψ=--,从而得到2,,(1)()2(21)()j j j k j k x x k x ψψψ-+-=±++=±,这表明空间j W 关于变换x x→-具有不变性,因此空间j k k jV W <=⊕也具有变换x x →-的不变性。

现定义()()x N x ϕϕ=- ,则由变换不变性()n ϕ∙- 也生成0V 的标准正交基,又同为区间为[0,]N 的紧支撑函数,由推论1以及()x ϕ的实值特性,设()(),1,x x n n Z ϕαϕα=-=±∈ 成立,而()()N x x n ϕαϕ-=-得到0n =,否则取0x =,0()()0N n ϕαϕ≠=-=,矛盾,因此ϕαϕ= 成立,并且 2()(2)2()(2)2()(2)n N nh x x n dx N x N x n dxx x N n dx h ϕϕϕϕϕϕ-=-=--+=-+=⎰⎰⎰另一方面,00,022*******2222222222222l n n l n n l n n l nnnn n l n n n n lnnn n lnh h h h h h h h h h h h δ++++++---+==+=+=∑∑∑∑∑∑利用引理2推得2,n n m h αδ=成立,由于00N h h ≠,知道0N h h α==,再由2kkh=∑得到1α=,于是我们有02,02121,0,n n n N n n n h h h δδ+---===,而21()(1)cos 22iN iN N H e e ϖωωω--=+=,从而121111ˆˆˆˆ()(0)()(0)cos (0)22k iN iN kk k k N e H e iN ωϖϖϖϕϖϕϕϕϖ+-+∞+∞-+==-===∏∏ 由此得1,[0,]()0,N x N x otherwiseϕ-⎧∈=⎨⎩,若1N =,对应即为Haar 小波,若1N >,21()(1)0N x x dx N ϕϕ--=≠⎰,正交性不满足,定理得到证明。

- 6 -由于Haar 小波的光滑性能较差,在工程应用中实际效果欠理想。

因此为了更好地利用小波变换,有必要对正交多分辨分析的概念作必要的推广,以保证双尺度方程的系数}{k h 的对称性。

为此,下面讨论双正交多分辨分析的概念。

二、从子带编码(完全重构滤波器)看双正交小波的可能性考虑两带完全重构滤波器结构。

如下图1所示,整个过程按照输入、分析滤波器、下采样、信号的处理、上采样、综合滤波器、输出组成。

完全重构的条件是指选择合适的1010,,,F F H H 满足l n n x x-=δˆ,其中δ称之为增益,l 为延迟。

而00,F H 与11,F H 分别为低通与高通滤波器。

2↓2↑)(0z H ⊕)(n x 分解滤波器合成滤波器)(0z F 2↓2↑)(1z F )(1z H )(ˆn x图 1 两带完全重构滤波器∙分解过程:设}{},{k k g h 为两个滤波器)(),(10ϖϖH H 对应系数,考虑“下采样”(↓2)滤波过程(不妨设原始序列{}k x 仅当10-≤≤N k 时不为零)22,k n k n k n k n nns h x d g x --==∑∑ (1)构造矩阵k n k n k n k n g G h H ,2,2)(,)(--==,则式(1)有可以等价地表示为,S H X D G X **== (2)记i z e ϖ-=,则式(2)的多项式表示为11112222001111222211()[()()()()]()[()()()()]S z H z X z H z X z D z H z X z H z X z =+--=+-- (3)一般意义下,H 对应于低频滤波,是一种平均算子;G 对应于高频滤波,是一种差算子。

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