小波变换课件
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一看就懂的小波变换ppt
8
8
[32.5,0, 0.5,0.5,31,-29,27,-25]
Haar小波反变换：
1 1 1 0 1 0 0 0 32.5 64
1
1
1
0 -1
0
0
0
0
2
1 1 -1 0 0 1 0 0 0.5 3
1 1 -1 1 -1 0
0 1
0 -1 00
0 1
0 0
0.5
31
61 60
傅立叶变换： Of M log2 M
小波变换：
Ow M
设有信号f(t):
其傅里叶变
换为F(jΩ):
即：
f (t) 1 F ( j)e jtd
2
பைடு நூலகம் =
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
0 -0. 2 -0. 4 -0. 6
Ψ（t）
-0. 8
-1 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
+
1
0. 8
0. 6
二维金字塔分解算法
令I(x,y)表达大小为M N旳原始图像，l(i)表达相对于分析
小波旳低通滤波器系数，i=0,1,2,…,Nl-1， Nl表达滤波器L旳 支撑长度； h(i)表达相对于分析小波旳高通滤波器系数，
i=0,1,2,…,Nh-1， Nh表达滤波器H旳支撑长度，则
IL x,
y
1 Nl
1.2 二维小波变换（二维多尺度分析）
二维小波变换是由一维小波变换扩展而来旳，二维尺度 函数和二维小波函数可由一维尺度函数和小波函数张量 积得到，即：
小波变换课件
景
消失矩性质
消失矩定义：小波变换在高频部分具有快速衰减的特性
消失矩性质与信号处理：在信号处理中，消失矩性质使得小波变换能够有效地提取信号的 高频成分
消失矩与多分辨率分析：消失矩性质是实现多分辨率分析的关键，能够同时获得信号在不 同尺度上的信息
消失矩的应用：在图像处理、语音识别、信号去噪等领域，消失矩性质都有着广泛的应用
图像去噪：小波变换能够将噪声与 图像信号进行分离，从而去除噪声
语音处理
小波变换在语音 信号处理中的应 用
小波变换在语音 识别和合成中的 应用
小波变换在语音 增强和去噪中的 应用
小波变换在语音 编码和压缩中的 应用
其他应用领域
信号处理 图像处理 语音处理 模式识别
小波变换的优缺点分析
小波变换的优点
用的特征信息
图像处理：小波变换在图像 处理中也有广泛的应用，如
图像压缩、去噪、增强等
图像处理
图像压缩：小波变换能够去除图像 中的冗余信息，实现高效的图像压 缩
图像融合：将多个图像的小波系数 进行融合，可以得到一个新的、包 含多个图像信息的图像
添加标题
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图像增强：通过调整小波系数，可 以突出图像的某些特征，提高图像 的视觉效果
多维小波变换算法：介绍多维小波变换的基本原理和算法实现，包括多维小波变换 的定义、性质、算法流程等。
多维小波变换在图像处理中的应用：介绍多维小波变换在图像处理中的应用，包括 图像压缩、图像去噪、图像增强等。
多维小波变换的优缺点：介绍多维小波变换的优缺点，包括优点如多尺度分析、方 向性、时频局部化等，以及缺点如计算量大、需要选择合适的小波基等。
数学表达式：对于任意实数a，如果f(t)的小波变换为Wf(s,a)，则f(t-a)的小波变换仍为 Wf(s,a)
消失矩性质
消失矩定义：小波变换在高频部分具有快速衰减的特性
消失矩性质与信号处理：在信号处理中，消失矩性质使得小波变换能够有效地提取信号的 高频成分
消失矩与多分辨率分析：消失矩性质是实现多分辨率分析的关键，能够同时获得信号在不 同尺度上的信息
消失矩的应用：在图像处理、语音识别、信号去噪等领域，消失矩性质都有着广泛的应用
图像去噪：小波变换能够将噪声与 图像信号进行分离，从而去除噪声
语音处理
小波变换在语音 信号处理中的应 用
小波变换在语音 识别和合成中的 应用
小波变换在语音 增强和去噪中的 应用
小波变换在语音 编码和压缩中的 应用
其他应用领域
信号处理 图像处理 语音处理 模式识别
小波变换的优缺点分析
小波变换的优点
用的特征信息
图像处理：小波变换在图像 处理中也有广泛的应用，如
图像压缩、去噪、增强等
图像处理
图像压缩：小波变换能够去除图像 中的冗余信息，实现高效的图像压 缩
图像融合：将多个图像的小波系数 进行融合，可以得到一个新的、包 含多个图像信息的图像
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图像增强：通过调整小波系数，可 以突出图像的某些特征，提高图像 的视觉效果
多维小波变换算法：介绍多维小波变换的基本原理和算法实现，包括多维小波变换 的定义、性质、算法流程等。
多维小波变换在图像处理中的应用：介绍多维小波变换在图像处理中的应用，包括 图像压缩、图像去噪、图像增强等。
多维小波变换的优缺点：介绍多维小波变换的优缺点，包括优点如多尺度分析、方 向性、时频局部化等，以及缺点如计算量大、需要选择合适的小波基等。
数学表达式：对于任意实数a，如果f(t)的小波变换为Wf(s,a)，则f(t-a)的小波变换仍为 Wf(s,a)
《小波变换》课件
离散小波变换
定义
离散小波变换是对连续小波变换 的离散化，即将时间和频率轴进 行离散化，使小波变换能够应用 于数字信号处理。
原理
离散小波变换通过将信号进行离 散化，将连续的小波变换转换为 离散的运算，从而能够方便地应 用于数字信号处理系统。
应用
离散小波变换在图像压缩、数字 水印、音频处理等领域有广泛应 用，能够提供较好的压缩效果和 数据隐藏能力。
小波变换的应用拓展
图像处理
研究小波变换在图像压缩、去噪、增强等方面的应用，提高图像 处理的效果和效率。
语音信号处理
将小波变换应用于语音信号的降噪、特征提取等方面，提高语音 识别的准确率。
医学成像
利用小波变换对医学成像数据进行处理，提高医学影像的质量和 诊断准确率。
小波变换的算法优化
快速小波变换算法
《小波变换》ppt课 件 (2)
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 小波变换概述 • 小波变换的基本原理 • 小波变换的算法实现 • 小波变换在图像处理中的应用 • 小波变换的未来发展与挑战
01
小波变换概述
小波变换的定义
小波变换是一种数学分析方法，它通 过小波基函数的平移和伸缩，将信号 分解成不同频率和时间尺度的分量。
提供较好的特征提取和分类能力。
01
小波变换的算法实 现
常用的小波基函数
Haar小波
Daubechies小波
是最简单的小波，具有快速变换的特性， 但缺乏连续性和平滑性。
具有紧支撑性和良好的数学特性，广泛应 用于信号处理和图像处理。
Morlet小波
具有振荡性，适用于分析非平稳信号。
第4章小波变换1.ppt
4. 3 小波变换
1
傅立叶变换的局限性
只能确定信号中有哪些频率，但不能确定此 频率何时发生。
2
傅立叶变换的局限性
在实际中,时变信号是常见的，如语音信号、地 震信号、雷达回波等。 在这些信号的分析中，希望知道信号在突变时 刻的频率成份 在实际应用中，也不乏不同的时间过程却对应 着相同的频谱的例子。
14
Morlet这一根据经验建立的公式当时并未得到数 学家的认可，幸运的是A.Caldron的发现、Hardy 空间原子分解的深入研究已为小波变换的诞生作 了理论上的准备。
15
后来，J.o.Stromberg构造了第一个小波基。 1986年著名的数学家Y.Meyer构造了一个真正 的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波 基的统一方法－－多尺度分析。
6
(1). Gabor变换的定义 在Gabor变换中，把非平稳过程看成是一系列短 时平稳信号的叠加，而短时性是通过时间上加窗 来实现的。整个时域的覆盖是由参数τ的平移达 到的。
7
G f (, ) f (t)g (t )e jt dt （1）
其中 g(t )e jt 是积分核。该变换在 τ 点附近
18
为了提取高频分量，时域窗口应尽量窄，频域窗口适 当放宽。 对于慢变的低频信号，时窗可适当加宽，而频窗应尽 量缩小，保证有较高的频率分辨率和较小的测量误差。 总之，对多尺度信号希望时－频窗口有自适应性，高 频情况下，频窗大，时窗小，低频情况下，频窗小， 时窗大。
19
但Gabor变换的时－频口是固定不变的，窗口没 有自适应性，不适于分析多尺度信号过程和突变 过程，而且其离散形式没有正交展开，难于实现 高效算法，这是Gabor变换的主要缺点，因此也 就限制了它的应用。
1
傅立叶变换的局限性
只能确定信号中有哪些频率，但不能确定此 频率何时发生。
2
傅立叶变换的局限性
在实际中,时变信号是常见的，如语音信号、地 震信号、雷达回波等。 在这些信号的分析中，希望知道信号在突变时 刻的频率成份 在实际应用中，也不乏不同的时间过程却对应 着相同的频谱的例子。
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Morlet这一根据经验建立的公式当时并未得到数 学家的认可，幸运的是A.Caldron的发现、Hardy 空间原子分解的深入研究已为小波变换的诞生作 了理论上的准备。
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后来，J.o.Stromberg构造了第一个小波基。 1986年著名的数学家Y.Meyer构造了一个真正 的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波 基的统一方法－－多尺度分析。
6
(1). Gabor变换的定义 在Gabor变换中，把非平稳过程看成是一系列短 时平稳信号的叠加，而短时性是通过时间上加窗 来实现的。整个时域的覆盖是由参数τ的平移达 到的。
7
G f (, ) f (t)g (t )e jt dt （1）
其中 g(t )e jt 是积分核。该变换在 τ 点附近
18
为了提取高频分量，时域窗口应尽量窄，频域窗口适 当放宽。 对于慢变的低频信号，时窗可适当加宽，而频窗应尽 量缩小，保证有较高的频率分辨率和较小的测量误差。 总之，对多尺度信号希望时－频窗口有自适应性，高 频情况下，频窗大，时窗小，低频情况下，频窗小， 时窗大。
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但Gabor变换的时－频口是固定不变的，窗口没 有自适应性，不适于分析多尺度信号过程和突变 过程，而且其离散形式没有正交展开，难于实现 高效算法，这是Gabor变换的主要缺点，因此也 就限制了它的应用。
小波变换课件 第1章 Haar小波
第1章Haar小波分析1.1简介(近距离---小尺度） （高分辨率）(远距离---大尺度) （低分辨率）1.2 平均与细节设1234{,,,}x x x x 是一个信号序列。
定义它的平均和细节：1,0121,012()/2()/2a x x d x x =+⎫⎬=-⎭找出了1x 、2x 和1,0a 、1,0d 的关系。
这里，1,0a 是原信号前两个值1x 、2x 的平均。
又叫低频成分，反映前两个值1x 、2x 的基本特征或粗糙趋势；1,0d 反映了1x 、2x 的差别，即细节信息，又叫高频成分。
1,1341,134()/2()/2a x x d x x =+⎫⎬=-⎭找出了3x 、4x 和1,1a 、1,1d 的关系。
同样，1,1a 是原信号后两个值3x 、4x 的平均，1,1d 反映了3x 、4x 的细节。
我们把1,01,11,01,1{,,,}a a d d 看作是对1234{,,,}x x x x 实施了一次变换的结果。
变换还可以往下进行：0,01,01,1()/2a a a =+=1234(()/2()/2)/2x x x x +++ =1234()/4x x x x +++0,0a 是对4个信号元素最终的平均，它是原信号最基本的信息；0,01,01,1()/2d a a =-。
经过二次变换，我们得到了原信号的另一种表示：0,00,01,01,1{,,,}a d d d该序列叫做原序列的小波变换，0,00,01,01,1,,,a d d d 叫做小波系数。
还可以反过来表示：111,0211,0x a d x a d =+⎫⎬=-⎭这是用｛1a ,1,0d ｝来恢复原信号1x 、2x ；321,1421,1x a d x a d =+⎫⎬=-⎭用｛2a ,1,1d ｝来恢复原信号3x 、4x 。
也就是反变换。
小波变换过程的塔式算法：例如，1234{,,,}x x x x ＝｛3，1，－2，4｝最终的小波变换为0,00,01,01,1{,,,}a d d d =31{,,1,3}22-1.3 尺度函数与小波函数 (1)Haar 尺度函数不压缩：不位移 位移一个单位 位移k 个单位t1)-压缩1/12倍，不位移压缩1/12倍，位移一个单位 压缩1/2j倍，移位K 个单位一般,()(2)j j k t t k φφ=-，0,1,2,...,21j k =-◆ 几个术语1） 支撑（支集），（尺度）函数,()j k t φ不为零的区间，上例中为1[,]22j j k k +。
小波分析整理 第三章 小波变换ppt课件
这样，a 和b 联合越来确定了对x(t) 分析的 中心位置及分析的时间宽度。
.
a b
.
小波函数的范数不变性： a(t)b 0 2 R a(t)b 2 d tR (t)2 dt(t)0 2
此式表明： ( t ) 经过平移与伸缩以后，其模量没有 改变。
在不同的尺度a 时，ψa b (t) 终能和母函数ψ(t) 有着相同的能量 。
当a<1时， ( t ) 被拉宽且振幅被压低， ab (t) 含有表现低 频分量的特征；当a>1时， ( t ) 被压窄且振幅被拉
高， ab (t )含有表现高频分量的特征。
(2t)
(2t 3)
a2
0
1 1.5
3
6
t
a 1 a1
2
(t)
0
1
(1 t) 2
0
1
(t 3)
3
6
t
( 1 t 3) 2
R
可以反映局部频率特性，但是窗函数一经设定，没有 自适应能力，不能满足低频部分需要时窗宽、频窗窄， 高频部分需要时窗窄、频窗宽的要求。
为此，定义窗函数的一般形式为：
w ~ab(t)a1/2(a tb) （ 其 他 形 式 w ~ a b(t)a 1 /2 (t ab )
它是经过平移和放缩的结果。
.
小波函数的频域特性： ^a(b)a1/2eib/a^(a) 此式表明， ( t ) 经过平移和伸缩以后得到的新
函数 a b (t )的频域特性随参数a的变化而变化。
.
2、小波变化的回复公式推导
任何一种变换应该是可逆的。为推导小波变换的
回复公式，先得推出与Fourier变换中类似的乘积
公式。
在Fourier变换中，有公式：2 1 R F [f(t)]F _[g(t)]dRf(t)_ g(t)dt
.
a b
.
小波函数的范数不变性： a(t)b 0 2 R a(t)b 2 d tR (t)2 dt(t)0 2
此式表明： ( t ) 经过平移与伸缩以后，其模量没有 改变。
在不同的尺度a 时，ψa b (t) 终能和母函数ψ(t) 有着相同的能量 。
当a<1时， ( t ) 被拉宽且振幅被压低， ab (t) 含有表现低 频分量的特征；当a>1时， ( t ) 被压窄且振幅被拉
高， ab (t )含有表现高频分量的特征。
(2t)
(2t 3)
a2
0
1 1.5
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t
a 1 a1
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(t)
0
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(1 t) 2
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(t 3)
3
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t
( 1 t 3) 2
R
可以反映局部频率特性，但是窗函数一经设定，没有 自适应能力，不能满足低频部分需要时窗宽、频窗窄， 高频部分需要时窗窄、频窗宽的要求。
为此，定义窗函数的一般形式为：
w ~ab(t)a1/2(a tb) （ 其 他 形 式 w ~ a b(t)a 1 /2 (t ab )
它是经过平移和放缩的结果。
.
小波函数的频域特性： ^a(b)a1/2eib/a^(a) 此式表明， ( t ) 经过平移和伸缩以后得到的新
函数 a b (t )的频域特性随参数a的变化而变化。
.
2、小波变化的回复公式推导
任何一种变换应该是可逆的。为推导小波变换的
回复公式，先得推出与Fourier变换中类似的乘积
公式。
在Fourier变换中，有公式：2 1 R F [f(t)]F _[g(t)]dRf(t)_ g(t)dt
小波变换理论与方法ppt课件
R
其中 g,t (t) g(t )eit g(t )eit ，窗口函数g(t)起着时
限作用，eit 起着频限作用。该变化具有不变化宽度（由时间 宽度决定）和不变的窗口面积4g∆g∆
10
短时傅里叶变换示意图
11
cos(440 t) x(t) cos(660 t)
傅里叶变换傅里叶变换小波变换小波变换小波变换的一些应用小波变换的一些应用1822年法国数学家傅里叶jfourier发表的研究热传导理论的热的力学分析提出每一个周期函数都可以表示成三角函数之和奠定了傅里叶级数的理论基础
1
主要内容
1. 傅里叶变换 2. 小波变换 3. 小波变换的一些应用
2
一 傅里叶变换
E(|Wn(j,t)|2)=0
D(|Wn(j,t)|2)= Ψ t 2
j
26
3.1.1小波包去噪步骤
① 选择小波基并确定最佳分解的层次,对信号 进行小波包分解; ② 对步骤(1)获得的小波包树,选择一定的嫡标准,计算最优树; ③ 估计阈值,并应用该阈值对最优树的小波包系数进行阈值量化; ④ 将经量化处理的小波包系数,重构回原始信号。
Gabor变换的基本思想为：取时间函数 g(t) 1/ e4 t2/2 作为窗口函 数，然后用 g(t ) 通待分析函数相乘，τ是时间延迟，是窗函数 g(t)的中心，窗函数根据τ进行时移，然后再进行傅里叶变换：
Gf (, ) f (t)g(t )eitdt f (t), g,t (t)
小波包阈值消噪有两个关键点：1、如何估计阈值；2 如何利用阈值量 化小波包系数。
27
熵的确定
熵：用来确定最优树的标准，熵值越小，对应的小波包基越好。
1）香农熵：约定0log(0)=0，则香农熵定义为： Es si2 logsi2
其中 g,t (t) g(t )eit g(t )eit ，窗口函数g(t)起着时
限作用，eit 起着频限作用。该变化具有不变化宽度（由时间 宽度决定）和不变的窗口面积4g∆g∆
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短时傅里叶变换示意图
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cos(440 t) x(t) cos(660 t)
傅里叶变换傅里叶变换小波变换小波变换小波变换的一些应用小波变换的一些应用1822年法国数学家傅里叶jfourier发表的研究热传导理论的热的力学分析提出每一个周期函数都可以表示成三角函数之和奠定了傅里叶级数的理论基础
1
主要内容
1. 傅里叶变换 2. 小波变换 3. 小波变换的一些应用
2
一 傅里叶变换
E(|Wn(j,t)|2)=0
D(|Wn(j,t)|2)= Ψ t 2
j
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3.1.1小波包去噪步骤
① 选择小波基并确定最佳分解的层次,对信号 进行小波包分解; ② 对步骤(1)获得的小波包树,选择一定的嫡标准,计算最优树; ③ 估计阈值,并应用该阈值对最优树的小波包系数进行阈值量化; ④ 将经量化处理的小波包系数,重构回原始信号。
Gabor变换的基本思想为：取时间函数 g(t) 1/ e4 t2/2 作为窗口函 数，然后用 g(t ) 通待分析函数相乘，τ是时间延迟，是窗函数 g(t)的中心，窗函数根据τ进行时移，然后再进行傅里叶变换：
Gf (, ) f (t)g(t )eitdt f (t), g,t (t)
小波包阈值消噪有两个关键点：1、如何估计阈值；2 如何利用阈值量 化小波包系数。
27
熵的确定
熵：用来确定最优树的标准，熵值越小，对应的小波包基越好。
1）香农熵：约定0log(0)=0，则香农熵定义为： Es si2 logsi2
小波变换课件
小波变换的基本思想是将信号分 解成一系列的小波函数，每个小 波函数都有自己的频率和时间尺
度。
小波变换通过平移和缩放小波函 数，能够适应不同的频率和时间 尺度，从而实现对信号的精细分
析。
小波变换的特点
01
02
03
多尺度分析
小波变换能够同时分析信 号在不同频率和时间尺度 上的特性，提供更全面的 信号信息。
图像去噪
利用小波变换去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质 量。
在小波变换中，噪声通常表现为高频系数较大的值，通过 设置阈值去除这些高频系数，可以达到去噪的效果。去噪 后的图像能够更好地反映原始图像的特征和细节。
图像增强
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
利用小波变换增强图像的某些特征，突出显示或改善图像的某些部分。
通过调整小波变换后的系数，可以增强图像的边缘、纹理等特定特征。这种增强 方式能够突出显示图像中的重要信息，提高图像的可读性和识别效果。
在信号处理、图像处理、语音识别等 领域有广泛应用。
特点
能够同时分析信号的时域和频域特性 ，具有灵活的时频窗口和多分辨率分 析能力。
离散小波变换
定义
离散小波变换是对连续小波变换 的离散化，通过对小波函数的离 散化处理，实现对信号的近似和
细节分析。
特点
计算效率高，适合于数字信号处理 和计算机实现。
应用
在信号处理、图像处理、数据压缩等领域有广泛应用，如语音压缩、图像压缩 、数据挖掘等。
CHAPTER 04
小波变换在图像处理中的应用
图像压缩
利用小波变换对图像进行压缩，减少存储空间和传输带宽的 需求。
通过小波变换将图像分解为不同频率的子带，去除高频细节 ，保留低频信息，从而实现图像压缩。压缩后的图像可以通 过逆小波变换重新构造，保持图像质量的同时减小数据量。
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轻的地球物理学家Jean Morlet提出了小波变换 WT(wavelet transform)的概念。 • 20世纪80年代,从STFT开发了CWT：
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13
• Definition - Basis Functions: a set of linearly independent functions that can be used (e.g., as a weighted sum) to construct any given signal.
• 用傅立叶表示一个信号时，只有频率分辨率而 没有时间分辨率，这就意味我们可以确定信号 中包含的所有频率，但不能确定具有这些频率 的信号出现在什么时候。
• 为了继承傅立叶分析的优点，同时又克服它的 缺点，人们一直在寻找新的方法。
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9
傅立叶变换的定义：A mathematical description of the relationship between functions of time and corresponding functions of frequency; a map for converting from one domain to the other. For example, if we have a signal that is a function of time--an impulse response-- then the Fourier Transform will convert that time domain data into frequency data, for example, a frequency response. ()
• 二、Haar小波变换 • 1.哈尔函数 • 2.求均值和差值 • 3. 哈尔变换的特性 • 4.一维哈尔小波变换
• 5. 二维哈尔小波变换
• 三、阅读和练习作业
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2
一、Wavelet Transform
小波分析是近十几年才发展起来并迅速应用到
图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工 具。它是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier) 分析之后的一个重大突破，无论是对古老的自 然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生 了强烈冲击。 小波理论是应用数学的一个新领
域。要深入理解小波理论需要用到比较多的数 学知识。本教学提纲企图从工程应用角度出发， 用比较直观的方法来介绍小波变换和它的应用， 为读者深入研究小波理论和应用提供一些背景 材料
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3
What is wavelet
• 一种函数 • 具有有限的持续时间、突变的频率和振幅 • 波形可以是不规则的，也可以是不对称的 • 在整个时间范围里的幅度平均值为零 • 比较正弦波
translation (b) and contraction (a). Wavelets
are especially useful for compressing image
data, since a wavelet transform has properties
which are in some ways superior to a
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7
2. Wavelet Transform
• 老课题 函数的表示方法
• 新方法 Fourier Haar wavelet transform
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8
(1) 1807: Joseph Fourier
• 傅立叶理论指出，一个信号可表示成一系列正 弦和余弦函数之和，叫做傅立叶展开式。
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(2) 1910: Alfred Haar发现Haar小波
• 哈尔(Alfred Haar)对在函数空间中寻找一个与傅 立叶类似的基非常感兴趣。
• 1909年他发现了小波，1910年被命名为Haar wavelets
• 他最早发现和使用了小波。
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(3) 1945: Gabor提出STFT
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4
• 部分小波波形
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5
小波的定义
• Wavelets are a class of a functions used to
localize a given function in both space and
scaling. A family of wavelets can be
2002秋季学期网上课程 多媒体技术基础与应用
(Multimedia Fundamentals and Applications)
(Face to Face 2 of 4)
林福宗
智能技术与系统国家重点实验室
2002年10月9日
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1
小波变换与应用
• 一、小波变换 • 1.小波 • 2.小波变换 • 3. 离散小波变换
conventional Fourier transform.
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6
• An individual wavelet can be defined by
Then and Calderón's formula gives
A common type of wavelet is defined using Haar functions.
construct(exd) from a
function , sometimes
known as a "mother wavelet," which is
confined in a finite interval. "Da(au,bg) (hx)ter
wavelets"
are then formed by
• 20世纪40年代Gabor开发了STFT (short time Fourier transform)
• STFT的时间-频率关系图
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12
(4) 1980: Morlet提出了CWT
• CWT (continuous wavelet transform) • 20世纪70年代，当时在法国石油公司工作的年
where:
a = scale variable －缩放因子
k = time shift
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• Definition - Basis Functions: a set of linearly independent functions that can be used (e.g., as a weighted sum) to construct any given signal.
• 用傅立叶表示一个信号时，只有频率分辨率而 没有时间分辨率，这就意味我们可以确定信号 中包含的所有频率，但不能确定具有这些频率 的信号出现在什么时候。
• 为了继承傅立叶分析的优点，同时又克服它的 缺点，人们一直在寻找新的方法。
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傅立叶变换的定义：A mathematical description of the relationship between functions of time and corresponding functions of frequency; a map for converting from one domain to the other. For example, if we have a signal that is a function of time--an impulse response-- then the Fourier Transform will convert that time domain data into frequency data, for example, a frequency response. ()
• 二、Haar小波变换 • 1.哈尔函数 • 2.求均值和差值 • 3. 哈尔变换的特性 • 4.一维哈尔小波变换
• 5. 二维哈尔小波变换
• 三、阅读和练习作业
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一、Wavelet Transform
小波分析是近十几年才发展起来并迅速应用到
图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工 具。它是继110多年前的傅立叶(Joseph Fourier) 分析之后的一个重大突破，无论是对古老的自 然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生 了强烈冲击。 小波理论是应用数学的一个新领
域。要深入理解小波理论需要用到比较多的数 学知识。本教学提纲企图从工程应用角度出发， 用比较直观的方法来介绍小波变换和它的应用， 为读者深入研究小波理论和应用提供一些背景 材料
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What is wavelet
• 一种函数 • 具有有限的持续时间、突变的频率和振幅 • 波形可以是不规则的，也可以是不对称的 • 在整个时间范围里的幅度平均值为零 • 比较正弦波
translation (b) and contraction (a). Wavelets
are especially useful for compressing image
data, since a wavelet transform has properties
which are in some ways superior to a
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2. Wavelet Transform
• 老课题 函数的表示方法
• 新方法 Fourier Haar wavelet transform
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(1) 1807: Joseph Fourier
• 傅立叶理论指出，一个信号可表示成一系列正 弦和余弦函数之和，叫做傅立叶展开式。
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(2) 1910: Alfred Haar发现Haar小波
• 哈尔(Alfred Haar)对在函数空间中寻找一个与傅 立叶类似的基非常感兴趣。
• 1909年他发现了小波，1910年被命名为Haar wavelets
• 他最早发现和使用了小波。
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(3) 1945: Gabor提出STFT
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• 部分小波波形
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小波的定义
• Wavelets are a class of a functions used to
localize a given function in both space and
scaling. A family of wavelets can be
2002秋季学期网上课程 多媒体技术基础与应用
(Multimedia Fundamentals and Applications)
(Face to Face 2 of 4)
林福宗
智能技术与系统国家重点实验室
2002年10月9日
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小波变换与应用
• 一、小波变换 • 1.小波 • 2.小波变换 • 3. 离散小波变换
conventional Fourier transform.
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• An individual wavelet can be defined by
Then and Calderón's formula gives
A common type of wavelet is defined using Haar functions.
construct(exd) from a
function , sometimes
known as a "mother wavelet," which is
confined in a finite interval. "Da(au,bg) (hx)ter
wavelets"
are then formed by
• 20世纪40年代Gabor开发了STFT (short time Fourier transform)
• STFT的时间-频率关系图
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(4) 1980: Morlet提出了CWT
• CWT (continuous wavelet transform) • 20世纪70年代，当时在法国石油公司工作的年
where:
a = scale variable －缩放因子
k = time shift