最优控制
最优控制第一章课件 (2)

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确定目标函数,通常是最小化某个性能指标,如时间、 成本等。
确定一个系统在一维空间中的最优运动路径,使得某个 性能指标达到最优。例如,在生产线上,需要控制机器 的速度以达到最大的生产效率。 定义系统的状态变量和动态方程。
应用最优控制算法,如极值原理、庞特里亚金极大值原 理等,求解最优控制策略。
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最优控制问题的分类
总结词
最优控制问题可以根据不同的标准进行分类,如线性与非线性、确定性与不确定 性、连续时间与离散时间等。
详细描述
根据系统动态特性的不同,可以分为线性系统和非线性系统;根据是否存在不确 定性,可以分为确定性和不确定性系统;根据时间变量的不同,可以分为连续时 间和离散时间系统。
最优控制问题的数学模型
龙格-库塔方法
一种高阶数值方法,通过构造一 系列的差分方程来逼近最优控制 方程,具有更高的计算精度和稳 定性。
梯度法
梯度法的基本思想是利用目标函数的梯度信息,通过迭代的方式逐步逼近最优解 。在最优控制问题中,梯度法可以用于求解状态和控制变量的最优解。
梯度法的优点是计算简单、收敛速度快,但需要足够好的初始点才能保证收敛到 全局最优解。
最优控制第一章课件
• 引言 • 最优控制的基本概念 • 最优控制的基本原理 • 最优控制的数值解法 • 案例分析
01
引言
主题简介
01
介绍最优控制的基本概念和背景 ,包括其在工程、经济、金融等 领域的应用。
02
简要说明最优控制理论的发展历 程和主要成果。
课程目标
掌握最优控制的基本 原理和方法。
实际应用的最优控制问题
择合适的性能指标和优化 算法。
将最优控制理论应用于实际工程问题中,解决实际生产 和生活中的控制问题。例如,汽车自动驾驶、无人机飞 行控制、机器人路径规划等。 针对具体问题,建立实际系统的数学模型。
最优控制

四、最优控制在控制领域中的应用
模拟退火算法 1983年,Kirkpatrick与其合作者提出了模拟退火(SA)的方法,它是求解单目标 多变量最优化问题的一项Monte-Caula技术。该法是一种物理过程的人工模 拟,它基于液体结晶或金属的退火过程。液体和金属物体在加热至一定温度 后,它们所有的分子、原子在状态空间D中自由运动。随着温度的下降,这些 分子、原子逐渐停留在不同的状态。当温度降到相当低时,这些分子、原子 则重新以一定的结构排列,形成了一个全部由有序排列的原子构成的晶体结 构。模拟退火法已广泛应用于生产调度、神经网络训练、图像处理等方面。
三、最优控制的研究方法
古典变分法:古典变分法是研究泛函求极值的一种数字方法。古典变分法只能用在控制变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中,控制函数的取值常常 三、最优控制的研究方法
古典变分法:
古典变分法是研究泛函求极值的一种数字方法。古典变分法只能用在控制 变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中,控制函数的取 值常常受到封闭性的边界限制,如方向舵只能在2个极限值范围内转动,电动 机的力矩只能在正负的最大值范围内产生等。因此,古典变分法的应用范 围十分有限。
二、最优控制问题的一般性描述
实际上,终端约束规定了状态空间的一个时变或非时变的集合,此满足终 端约束的状态集合称为目标集M,并可表示为:
M {x(t f ) | x(t f ) Rn , N1[ x(t f ), t f ] 0, N2[ x(t f ), t f ] 0}
为简单起见,有时将上式称为目标集。
三、最优控制的研究方法
极小值原理:
极小值原理是对分析力学中古典变分法的推广,能用于处理由于外力源的 限制而使系统的输入(即控制)作用有约束的问题。极小值原理的突出 优点是可用于控制变量受限制的情况,能给出问题中最优控制所必须满足 的条件。如高夯、汪更生、楼红卫等人论述了多种类型的抛物型方程和 退化拟线性、半线性椭圆方程的极小值原理。
最优控制问题介绍

最优控制问题介绍最优控制问题是现代控制理论的核心内容之一,它研究的主要问题是如何在满足一定约束条件下,使得某一性能指标达到最优。
这类问题广泛存在于各个领域,如航天工程、经济管理、生态系统等。
通过对最优控制问题的研究,我们可以更加科学、合理地进行决策,实现资源的优化配置,提高系统的运行效率。
一、最优控制问题的基本概念最优控制问题通常可以描述为一个动态系统的优化问题。
在这个问题中,我们需要找到一个控制策略,使得系统从初始状态出发,在给定的时间内,通过控制输入,使得系统的某一性能指标达到最优。
这个性能指标可以是时间最短、能量消耗最小、误差最小等。
为了解决这个问题,我们首先需要建立系统的数学模型。
这个模型应该能够准确地描述系统的动态行为,包括状态方程、输出方程以及约束条件等。
然后,我们需要定义一个性能指标函数,这个函数描述了我们希望优化的目标。
最后,我们通过求解一个优化问题,找到使得性能指标函数达到最优的控制策略。
二、最优控制问题的分类根据系统的动态特性和性能指标函数的不同,最优控制问题可以分为多种类型。
其中,最常见的包括线性二次型最优控制问题、最小时间控制问题、最小能量控制问题等。
1. 线性二次型最优控制问题:这类问题中,系统的动态特性是线性的,性能指标函数是状态变量和控制输入的二次型函数。
这类问题在实际应用中非常广泛,因为许多实际系统都可以近似为线性系统,而二次型性能指标函数可以方便地描述许多实际优化目标。
2. 最小时间控制问题:在这类问题中,我们的目标是使得系统从初始状态到达目标状态的时间最短。
这类问题通常出现在对时间要求非常严格的场合,如火箭发射、紧急制动等。
3. 最小能量控制问题:这类问题的目标是使得系统在完成指定任务的过程中消耗的能量最小。
这类问题在能源有限的系统中尤为重要,如无人机、电动汽车等。
三、最优控制问题的求解方法求解最优控制问题的方法主要有两种:解析法和数值法。
1. 解析法:解析法是通过求解系统的动态方程和性能指标函数的极值条件,得到最优控制策略的解析表达式。
最优控制

J =
能观,
1 1 x ( t f ) T C T Q 0 Cx ( t f ) + 2 2
tf
[ x T C T Q 1 Cx + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
二次型指标最优控制问题
线性系统
二次型性能指标
x = Ax + Bu y = Cx
tf
J =
1 T x (t f )Q 0 x (t f ) + 2
1 二次型性能泛函
1 1 T J = x (t f ) Q 0 x (t f ) + 2 2
半正定
tf
[ x T Q 1 x + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
半正定
正定
误差大小的代价函数, qij大表示对应误差要求小 对控制的约束或要求. 表示在区间内消耗的能量, qij大表示对应付出的能量小. 最优控制目标是使性能指标J取得极小值, 其实质是用不大的控制来 保持比较小的误差,从而达到所用能量和误差综合最优的目的.
0 x = 1
1 x a + 2
1
y=x1
1 w( s ) = C ( sI A) B = 2 s + s a + 2 +1
281
6.4 线性二次型最优控制问题
6.4 线性二次型最优控制问题
输出调节问题
x (t ) = A (t ) x (t ) + B (t )u (t ) y ( t ) = C ( t ) x ( t ), x ( t 0 ) = x 0
q1 , q 2 > 0 , q 0 ≥ 0
u * ( t ) = Q 2 1 ( t ) B T ( t ) P ( t ) x ( t ) = q 2 1 p ( t ) x ( t )
控制理论中的最优控制与鲁棒控制

控制理论中的最优控制与鲁棒控制控制理论是研究如何设计系统,使其行为符合确定性或随机性要求的一门学科。
在控制理论中,最优控制和鲁棒控制是两个重要的概念。
它们分别代表着在不同情况下如何有效地控制系统,保证系统稳定性和性能。
最优控制是指在给定约束条件下,通过调节控制器的参数,使系统的性能达到最优。
最优控制问题可以用数学工具和优化方法来解决,通常包括确定最优控制器的结构和参数,以实现系统的最佳性能。
最优控制理论在航空航天、自动驾驶、机器人等领域有着广泛的应用,能够有效提高系统的鲁棒性和性能。
鲁棒控制则是指在系统存在各种不确定性和干扰时,仍能保持系统的稳定性和性能。
鲁棒控制的设计考虑系统不确定性的影响,能够有效应对各种外部扰动和环境变化,保证系统在不确定性条件下的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制理论在工业控制、气候控制、金融领域等有着广泛的应用,能够有效应对系统面临的各种挑战和风险。
在实际工程中,最优控制和鲁棒控制通常结合起来,以实现系统的高性能和可靠性。
最优控制能够提高系统的性能和效率,而鲁棒控制则能够保证系统在面对各种不确定性和干扰时仍能正常运行。
通过最优控制和鲁棒控制的结合,可以有效提高系统的鲁棒性和性能,实现系统在各种复杂环境中的稳定运行。
综上所述,控制理论中的最优控制与鲁棒控制是两个互补的概念,分别强调系统在确定性条件和不确定性条件下的优化控制。
它们在实际工程中有着重要的应用,能够有效提高系统的鲁棒性和性能,保证系统稳定运行。
通过不断研究和应用最优控制和鲁棒控制理论,可以为各种自动控制系统的设计和优化提供重要的理论支持和指导。
最优控制

最优控制理论是研究和解决如何从一切可能的方案中寻找一个最优的方案一门学科,它是现代控制理论中的主要内容之一。
最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。
可概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。
解决最优控制问题的主要方法有古典变分法(对泛函求极值的一种数学方法)、极大值原理和动态规划。
最优控制已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。
最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分,是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科,基本内容和常用方法包括动态规划、最大值原理和变分法。
最优控制理论的实现离不开最优化技术。
最优化技术就是研究和解决最优化问题,主要包括两个需要研究和解决的方面:一个是如何将最优化问题表示为数学模型;另一个是如何根据数学模型尽快求出其最优解。
最优控制问题是在多种约束条件下寻找控制 x*(t),使某个性能指标 J 取得极小值。
由于 J 为函数 x(t),u(t),的函数,即泛函。
最优控制问题可归结为求某个泛函的条件极值问题。
为了解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。
通常,性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。
系统的运动状态受到运动方程的约束,而控制函数只能在允许的范围内选取。
因此,从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。
自动控制原理最优控制知识点总结

自动控制原理最优控制知识点总结自动控制原理是现代工程领域中一个非常重要的学科,广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等各个领域。
在自动控制原理中,最优控制是一个关键的概念和方法,它旨在通过优化系统的性能指标,实现系统的最佳控制效果。
本文将对自动控制原理中的最优控制知识点进行总结。
一、最优控制的基本概念最优控制是在给定约束条件下,通过设计最优控制器使系统的性能指标达到最佳的控制方法。
其中,性能指标主要包括系统的稳定性、响应速度、误差稳态和鲁棒性等方面。
最优控制的目标是通过优化控制器参数和系统的状态变量,使系统的性能指标最小化或最大化。
二、最优控制的数学模型最优控制的数学模型主要包括动态模型和性能指标两个方面。
动态模型描述了系统的演化过程,可以是线性模型或非线性模型;性能指标则是对系统性能的衡量,可以是能量消耗、误差平方和、状态变量变化率等。
最常用的数学工具是拉格朗日乘子法、泛函分析、动态规划等。
三、最优控制的方法最优控制的方法包括最优化理论、动态规划、变分法等。
其中,最优化理论是最常用的方法之一,主要通过求解极值问题来设计最优控制器。
动态规划则是一种递推算法,通过将大问题分解成小问题,并利用最优性原理逐步求解最优控制器。
变分法则是通过对系统状态和控制器函数进行变分,并通过求解欧拉-拉格朗日方程来得到最优系统。
四、最优控制的应用最优控制在各个领域都有广泛的应用。
在工业生产中,最优控制可以提高生产过程的效率和质量;在交通运输中,最优控制可以优化交通流量和减少交通拥堵;在航空航天中,最优控制可以提高飞行器的性能和安全性。
此外,最优控制还应用于经济学、生物学、环境科学等其他领域。
五、最优控制的发展趋势随着科技的发展和应用领域的不断扩展,最优控制领域也在不断发展和创新。
未来的研究方向主要包括多目标最优控制、非线性最优控制、鲁棒最优控制等。
同时,随着计算机技术的进步,最优控制算法也将得到进一步改进和优化。
总结:自动控制原理中的最优控制是一个重要的概念和方法,通过优化系统的性能指标,实现系统的最佳控制效果。
自适应控制和最优控制的基本原理和应用

自适应控制和最优控制的基本原理和应用在现代控制理论中,自适应控制和最优控制是两个重要的概念。
自适应控制是指根据被控对象的运动情况及其参数变化,调整控制器的参数,使得被控对象满足预先设定的控制性能要求。
最优控制是指在满足控制性能的基础上,使控制器的能耗最小,系统响应最快。
自适应控制和最优控制的基本原理是以被控对象的数学模型为基础。
对于自适应控制,需要对被控对象进行建模,以确定控制器参数的调整方向。
对于最优控制,需要对被控对象的数学模型进行优化,以找到最优的控制方案。
在自适应控制中,最常用的方法是模型参考自适应控制。
这种方法通过建立一个参考模型,将被控对象的运动与参考模型的运动进行比较,然后根据比较结果调整控制器的参数。
这种方法的优点是简单易懂,容易实现。
不过,这种方法要求被控对象的数学模型必须非常精确,否则会导致控制器参数调整不准确。
另一种常用的自适应控制方法是基于模糊逻辑的自适应控制。
该方法通过将控制器的参数用模糊集合形式表示,以适应被控对象模型的不确定性。
这种方法虽然参数调整方向不如模型参考自适应控制精确,但是可以适应更广泛的控制情况。
最优控制中,最常用的方法是线性二次型控制(LQR)。
这种方法通过对被控对象的数学模型进行优化,确定最优的控制器参数,以使系统的能耗最小。
该方法的优点是在满足控制性能的前提下,能够有效降低系统的能耗,提高系统的效率。
最优控制还可以用于求解动态优化问题。
在这种情况下,被控对象的状态会随时间变化,需要在每个时刻对控制器参数进行优化,以获得最优的控制方案。
这种方法可以应用于许多领域,包括经济系统、交通运输、动力系统等。
自适应控制和最优控制都有广泛的应用。
例如,在机械加工、机器人控制、电力系统等领域中,自适应控制可以有效提高系统的稳定性和控制性能。
而在航空航天、汽车控制、自动驾驶等领域中,最优控制可以降低系统的能耗,提高系统的效率。
总的来说,自适应控制和最优控制是现代控制理论中非常重要的概念,它们的应用范围广泛,可以有效地提高系统的效率和控制性能。
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作者:潘高超学号:15120017班级:研15电气完成日期:2016年6月20日摘要最优控制问题就是寻求一容许控制uΩ,使系统的状态从给定的初值x0(t)在终止时刻:t1(>t0)转移到目标集A,并使性能指标J(u)取最大值(或最小值)。
最优控制理论间世50多年来"吸收现代技术进步和现代数学的成就,得到了很大的发展,在生产、生活、国防、和经济管理等领域得到广泛的应用,由于实际问题的需要,最优控制仍是十分活跃的领域,最优控制问题的数值求解也是人们十分关注的问题之一许多学者研究最优控制问题数值求解,针对最优控制问题数值求解的难点所在,将小波分析方法引入这一领域,利用小波多尺度逼近特性将含有微积分运算的原问题转化为一般的代数间题进行求解。
数值仿真表明,小波展开法更加精确而且方便,本文就是一篇基于小波算法来寻找最优控制问题数值求解的综述。
关键词:最优控制,小波分析,小波基,多尺度分析绪论最优控制理论是现代控制理论中最早发展起来的分支之一。
所谓控制就是人们用某种方法和手段去影响事件及其运动的进程和轨道,使之朝着有利于控制主体的方向发展。
对于一个给定的受控系统,常常要求找到这样的控制函数,使得在它的作用下,系统从一个状态转移到为设计者希望的另一个状态,且使得系统的某种性能尽可能好。
通常称这种控制问题为最优控制问题。
最优控制理论主要讨论求解最优控制问题的方法和理论,包括最优控制的存在性和唯一性和最优控制应满足的必要条件以及最优控制的数值求解等。
最优控制理论始于20世纪50年代末,其主要标志是前苏联数学家庞特里亚金(L.C.Pontryagin)等人提出的“最大值原理”。
最优控制问题源于工矿企业、交通运输、电力工业、国防工业和国民经济管理等部门的诸多实际问题。
如航空领域中的宇宙飞船和卫星的控制,国防中导弹的控制,工业领域中现代工业设备与生产过程控制,国民经济管理中的生产计划和国民经济增长等问题。
20世纪50年代初期,人们就有从工程角度研究最短时间控制问题、最优性的证明借助于几何图形,它为现代控制理论的发展提供了第一批实际模型。
随后,由于最优控制问题引人注目的严格的数学表述形式以及空间技术的迫切需要,吸引了一大批数学家的密切注意。
通过研究,人们发现经典变分理论只能解决无约束或开集约束一类简单的最优控制间题,而实际上,工程应用中往往是容许控制。
属于闭集的一类最优控制问题,经典变分理论无能为力,这就需要人们去探索求解最优控制间题的新途径。
受力学中哈密尔顿原理的启发,庞特里亚金等人把“最大值原理”作为一种推测首先提出来,随后不久又提供了一种严格的证明,并于1958年在爱丁堡召开的国际数学会议上首次宣读。
“最大值原理”发展了经典变分原理,成为处理闭集性约束变分问题的强有力工具。
“动态法则”是贝尔曼在1953至1957年逐步创立的。
他依据最优性原理,发展了变分分学中的哈密尔顿一雅可比理论构成了“动态规划”,它是一种适用于计算机计算,处理问题范围更广泛的方法。
在现代控制理论的形成与发展中,最大值原理,动态规划和卡尔曼的最优估计理论等对最优控制的发展起了重要的推动作用。
近50年来,在现代控制理论和现代控制工程应用中,吸收了现代数学的很多成果,又得到了很大发展,并渗透到生产、生活、国防、城市规划、智能交通、管理等许多领域,发挥了越来越大的作用。
最优控制的发展成果主要包括分布式参数系统的最优控制、随机最优控制、自适应控制、大系统最优控制、微分对策等,其中有大量的工程和理论尚待解决。
因此,近几年来,许多学者研究探索求解最优控制问题的新途径。
又提出了许多新的理论,导致诸如最优控制问题的直接和间接计算方法的大批研究成果的出现。
解决最优控制问题常采用经典变分法、极大(极小)值原理、动态规划和线性二次型最优控制法等。
对于动态系统。
当控制无约束时,采用经典变分法。
当控制有约束时,采用极大值原理或动态规划。
如果系统是线性的,性能指标是二次型形式的,则采用线性二次型最优控制间题求解。
同时将小波分析方法引入这一领域,利用小波算法来寻找最优控制问题的数值解。
因此可见。
最优控制理论与方法是一个十分活跃的研究领域。
关于最优控制的数值解法已经做了许多工作。
人们提出了许多方法,如梯度法,共扼方法,牛顿法等诸多直接方法,正则方程两点边值问题和Riccati方程等诸多间接方法,本文综述利用小波求解最优控制问题。
本文分三部分:第一部分叙述了最优控制问题的基本理论,第二部分介绍了小波方法,第三步分基于小波方法给出了最优控制问题的数值解法。
第一章 最优控制问题的基本理论1.1控制系统的状态方程控制系统的状态变量是指对事件及其运动起决定作用的量。
控制系统的控制变量是指对事件及其运动起控制作用的量。
控制系统的状态方程是指描述系统及其运动的方程,其中包含控制变量和状态变量。
令n T n R x x x ∈=),...,(1表示控制系统的状态变量,m T m R u u u ∈=),...,(1表示控制系统的控制变量。
l t ∈通常表示时间,f=(f 1,...,f n )T 是X ×U×L 上有定义的n 维向量函数,则控制系统的状态方程通常用一阶常微分方程组))(),(,(t u t x t f x =∙来描述。
当f 不显含t 时,称上式为定常系统(或称为时不变系统)。
当f 关于x 和u 为线性时,称上式为线性系统。
这时方程可以写成u t B x t A x )()(+=∙其中A(t)为n 阶方阵,B(t)为n 行m 列矩阵。
当A 和B 与时间无关时,称上式为线性定常系统或称为线性自治系统。
1.2终止状态的目标集一般来说控制系统的初始时刻t 0和初始状态x(t 0)是给定的。
但对控制系统的终止时刻t 1和终端状态x(t 1)来说,却因问题不同而有不同的要求,通常要求达到一个确定的目标集A={x(t 1):x(t 1)∈R n .h 1(x(t 1).t 1=0.h 2(x(t 1).t 1≤0}1.3容许控制函数集在实际问题中,控制变量通常是某种物理量,需要满足有界性等条件,满足这些条件的控制函数,称为容许控制函数、他们全体构成一个集合,称为容许控制函数集、记为}{m R u t u ∈=Ω:)( 通常要求控制函数是分段连续的。
1.4性能指标性能指标是指人们对某个控制过程及其结果作出评价的衡量尺度或标准在数学上用泛函表示,主要有下面三种形式1)终端型性能指标也称麦耶(Mayer)型性能指标)),(()(11t t x U J Φ=2)积分型性能指标还称拉格郎日(Lagrange)型性能指标⎰=10))(),(,()(0t t dt t u t x t f u J 3)混合型性能指标也叫包尔查(Bolza)型性能指标⎰+Φ=10))(),(,()),(()(011t t dt t u t x t f t t x u J 1.5优控制问班的做学描述所谓最优控制问题就是寻求一容许控制Ω∈)( t u ,使系统的状态从给定的初值x 0在终止时刻t 1(>t 0)转移到目标集A ,并使性能指标J(u)取最大值(或最小值)。
若上述最优控制问题有解u*(t),则u*(t)称为最优控制函数,相应的轨线x*(t)叫做最优轨线,而这时的性能指标叫做最优性能指标。
第二章 小波方法小波分析是近20年来发展起来的数学分支,它是Fourier 分析划时代发展的结果。
它对数学和工程应用的发展都产生了深远的影响。
小波分析广泛应用于信号处理、图像处理与分析、机器故障诊断、自动控制等领域。
与Fourier 分析相比,它在时域和频域同时有着良好的局部化性质。
很多研究人员致力于将小波分析的方法应用于求解最优控制问题。
利用多尺度小波基的优良特性将含有微分运算的原问题转化为一般的代数问题进行求解,在控制算法中引入离散正交小波函数,小波基函数具有良好的局部化特征和多分辨特征。
小波近似解有明显的层次性。
用尺度函数求出一个近似解,再根据问题的需要逐步登加高分辨高分量进而得到高分辨解,而且求解高分辨解只需少量迭代运算。
数值仿真表明,小波展开法能有效地对最优控制间题进行求解,具有更高地精度。
为此,我们在本章中介绍一下小波分析的基本理论和方法。
2.1小波的定义所谓小波分析,从数学角度看,它属于调和分析范畴,从事计算数学的工作者把它看作是一种近似计算的方法,用于把某一函数在特定空间内按照小波基展开和逼近;从工程角度看。
小波分析是一种信号与信息处理的工具,是继Fourier 分析之后的又一有效的时频分析方法。
小波变换作为一种新的多分辨分析方法,可同时进行时域和频域分析,具有时域局部化和多分辨特性,因此特别适合与处理非平稳信号。
小波分析是当前数学领域中一个迅猛发展的新方向,是由Fourier 分析发展起来的一种新数学方法,同时具有理论深刻和应用广泛的双重意义。
在小波分析中,利用小波基取代传统的三角函数基,对函数进行分析和研究。
由于小波基是由一个小波函数)(x 经过平移和伸缩得到的,因此具有简单、灵活、随意的特性,又具有多分辨分析的功能。
它为诸多应用领域提供了一种新的更为优越。
更为方便的分析工具。
从数学上看,小波分析与其它分析(如傅氏分析)一样,都是用特殊的基函数来展开和研究一个任意函数。
在此以前、以三角函数的应用最为广泛。
长期以来,傅氏分析理论不论在数学中还是工程科学中一直占据着及其重要的地位。
但是,傅氏分析理论也存在着缺点,如下:1.对任意函数,三角基不是最好的;2.分辨率不高;3.不能同时作时域及频域分析;4.三角基在时域上没有局部化;5.傅氏系数只是形式展开,而不能刻画函数的性态。
因此,人们一直在寻找另外的基来展开和描绘任意函数,以拟补傅氏分析的不足。
经过多年的探索和总结,逐渐发展成为目前的小波分析理论。
在傅氏分析中用的三角基,而在小波分析中,小波基是经特殊方法构造出来的。
定义:设)(2R L x ∈)(ψ,)2(2)(21,k x x j k j -=ψψ。
如果z k j k j ∈,,}{ψ成为L 2(R)的标准正交基,则称这样的函数Ψ为正交小波,z k j k j ∈,,}{ψ为正交小波基,称z k k j x sp a n W ∈=)}({,ψ为小波子空间。
由于z k j k j ∈,,}{ψ构成了L 2(R)的规范正交基,小波子空间序列直交和的极限就是L 2(R),此时,就将L 2(R)作了直交分解。
于是。
L 2(R)中的函数可用小波级数来表示,通过小波变换可以求得小波系数,也可由小波过滤器直接推算得到。
由于小波基的特殊构造和灵活性,在很多应用中体现了比傅氏分析更为优越的特点。
但是,小波基的构造和小波分析理论很多都来源于傅氏分析,所以它们之间有密切的联系,两者相辅相成。