第二讲 多分辨分析与Mallat算法
mallat分解方法

mallat分解方法1. 简介mallat分解方法是一种在信号处理中常用的技术,用于将信号分解成不同尺度的频带。
这种方法基于小波变换,通过对信号进行多级分解,可以得到信号在不同频率范围内的表示。
mallat分解方法由Stephane Mallat于1989年提出,是一种基于多尺度分析的信号处理方法。
它在许多领域中得到广泛应用,如图像处理、音频处理、压缩等。
mallat分解方法的核心思想是使用小波函数作为基函数进行信号分解。
小波函数具有时域和频域上的局部性质,可以有效地捕捉信号的局部特征。
mallat分解方法通过对小波函数进行缩放和平移操作,构建了一组具有不同尺度和位置的小波函数族。
2. mallat算法步骤mallat算法主要包括两个步骤:分解和重构。
2.1 分解•将原始信号进行低通滤波和高通滤波得到近似系数和细节系数。
•低通滤波器将原始信号中的低频部分保留下来,并且去除了高频部分。
•高通滤波器将原始信号中的高频部分保留下来,并且去除了低频部分。
•重复上述步骤,将近似系数作为输入,继续进行低通滤波和高通滤波,直到达到设定的分解层数。
2.2 重构•将分解得到的近似系数和细节系数进行逆变换,得到重构信号。
•逆变换过程是对分解过程的逆操作,通过将每一级的近似系数和细节系数进行上采样、滤波和加权求和,得到重构信号。
3. mallat分解方法的应用mallat分解方法在信号处理领域有广泛的应用。
3.1 图像处理mallat分解方法可以用于图像压缩、去噪等方面。
通过对图像进行mallat分解,可以得到不同尺度上的图像信息。
根据不同尺度的重要性,可以选择保留部分系数,从而实现图像压缩。
同时,在mallat分解域中对图像进行去噪处理也是一种常见的应用。
3.2 音频处理mallat分解方法可以用于音频信号降噪、特征提取等方面。
通过对音频信号进行mallat分解,可以得到不同尺度上的音频信息。
在降噪方面,可以根据不同尺度的能量分布来选择保留或去除部分系数,从而实现降噪效果。
基于小波变换的汽车振动信号去噪分析_图文(精)

基于小波变换的汽车振动信号去噪分析,姜永胜.王其东设计-研究基于小波变换的汽车振动信号去噪分析姜永胜・-一.王其东1(1.合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009;2.安徽江淮汽车有限公司,合肥230022摘要:从小波变换的理论背景出发。
介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。
并针对汽车振动信号的非平稳性特点.对驾驶员座椅振动信号用dB4小波进行了多分辨分析和小波包分析。
并运用Madab中的Wavelet 7I钿Uox对其进行去噪处理,取得了明显的效果。
通过与FouIie珐噪的比较,可以看出小波变换在汽车振动信号去噪中有着Fourier分析无可比拟的优点。
关键词:汽车振动;多分辨分析;小波包分析;去噪中图分类号:U461.4文献标识码:A 文章编号:1005—2550(200604-0023-03汽车在实际行驶过程中.其振动信号的激振源主要有发动机振动、汽车各总成所产生的振动、车轮滚动产生的周期振动以及路面不平度产生的随机激励。
显然此信号是一个含噪声的非平稳振动信号[¨。
对汽车振动信号的处理以往采用的方法是基于 Fourier变换的谱分析法。
但F0urier变换是一种基于整个时域或频域的全局变换.无法表述信号的时频局域性质.不适用于非平稳信号的处理。
尽管窗口FouIier变换有了一定的改进.但由于窗口的形状和大小固定不变.与频率无关。
无法实现频率分辨率随频率变化进行自动调节的要求。
目前流行的小波分析具有多分辨率分析的特点.且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力.可以聚焦到信号的任意细节进行频域处理.频率分辨率可随信号的频率变化进行自动调节.非常适用于非平稳振动信号的处理c2]。
所以小波分析又称为“数学显微镜”。
是振动信号分析与处理的得力工具。
本文针对汽车振动信号的特征.采用小波变化对其进行去噪,取得了比 Fourier变换优越的去噪效果。
1小波变换理论1.1小波变换【¨】对于任意函数t∈L2(R的连续小波变换定义为:聊(Ⅱ,6=叭t,钆.6(f]=l妒硝(t狄t山 (1 式中,‰础=了音妒(气}口,6∈噩,口≠o;口为频率参数, 称为尺度因子;6为时移参数,称为平移因子。
mallat算法原理

mallat算法原理Mallat算法,又称Wavelet Transform,是一种基于小波函数的数据分析和处理方法,它将信号或图像分解成一系列小波频带,然后进行变换和重构以完成特定的分析或处理任务。
这种算法的优点在于具有时间和频率上的局部性、多分辨率分析和灵活的压缩性能等。
Mallat算法基于小波函数的变换,这些小波函数是一系列的正交函数(如Haar、Daubechies、Coiflet等),它们具有时频局部性质,可以捕捉信号的局部特征,如短暂的信号脉冲和边缘等。
这些小波函数都是由一个母小波函数通过平移、缩放、反转等操作得到的。
Mallat算法的基本过程分为分解、重构和逆变换三个步骤。
1. 分解:将原始信号或图像分解成一系列小波频带。
这个过程是由多层的低通和高通滤波器完成的,其中低通滤波器用于提取信号的低频成分,高通滤波器则用于提取信号的高频成分。
在每一层分解过程中,低频部分进一步分解,高频部分则用作下一层分解的输入。
这样就得到了一系列不同频段的小波系数,代表了原始信号或图像的局部特征。
2. 重构:将得到的小波系数重构成原始信号或图像。
这个过程是由多个逆滤波器和逆上采样操作完成的,逆滤波器用于将小波系数进行逆变换,同时逆上采样操作将分辨率恢复到原来的大小。
通过这种方式,可以从分解后的小波系数重构出与原始信号或图像相似的结果。
Mallat算法的应用范围很广,可以应用到信号和图像处理、数据压缩、模式识别、图像分割等领域。
其核心在于通过小波分析将信号和图像分解成不同频段的小波系数,通过对这些小波系数的变换和重构完成特定的分析或处理任务。
02-多分辨率信号分解理论:小波变换

一个多分辨率信号分解理论:小波表示摘要:多分辨率表示对于分析图像信号内容十分有效,我们研究了在一给定分辨率下逼近信号算子的性能。
显示出在分辨率12+j 和j 2下逼近信号的信息不同,通过在小波标准正交基2L 上分解这一信号可以将其提取。
小波标准正交基是一系列函数,它由扩大和转化唯一函数)(x ψ来构建。
这一分解定义了一个正交多尺度表示叫做小波表示。
它由金字塔算法来计算,其基于正交镜像滤波器的卷积。
对于图像,小波表示区分了几种空间定位。
我们研究这一表示在数据压缩,图像编码,结构辨别及分形分析上的应用。
关键词-编码,分形,多分辨率金字塔,正交镜像滤波器,结构辨别,小波变换 1. 引言在计算机视觉方面,很难由图像像素的灰度强度来直接分析一个图像的信息内容。
的确,这一数值依赖于照明条件。
更为重要的是图像强度的局部变化。
邻居的大小即对比计算处必须被采用于我们要分析的物体大小。
这一尺寸为测量图像局部变化定义了参考分辨率。
总的来说,我们想要识别的结构具有差异很大的尺寸。
因此,定义分析图像的优先或最优分辨率是不可能的。
一些研究人员发明了图像比对算法用来处理不同分辨率下的图像。
为这一目的,一种算法可以识别图像信息至一系列在不同分辨率下显现的细节。
给定一个提高分辨率的序列j r ,在分辨率j r 下的图像细节被定义为它的分辨率j r 下逼近与低分辨率1-j r 下逼近之间的信息差别。
多分辨率分解使得我们可以获得图像的尺度不变性演绎。
图像尺度随着场景与相机光学中心间的距离而变化。
当图像尺寸修改时,我们对于图像的演绎不应该变化。
多分辨率分解可以满足局部尺度不变性如果分辨率参量j r 的序列以指数形式变化。
我们假设存在分辨率一步R ∈α对于所有整数j ,j j r α=。
如果相机靠近场景时间为α,则每一物体被投影到一个2α的区域比相机焦平面更大。
即每一物体以α倍大的分辨率度量。
因此,新图片在分辨率j α下细节与先前在分辨率1+j α下图像细节相一致。
mallet算法原理

mallet算法原理
Mallet算法是一种基于滑动窗口的滤波算法,适用于信号降噪和滤波。
其
基本思想是将输入信号分成一系列重叠的窗口,然后通过对每个窗口应用滤波器来获得输出信号。
具体步骤如下:
1. 定义窗口大小和重叠率:首先,需要确定窗口的大小和窗口之间的重叠率。
窗口大小决定了每个窗口中包含的信号点数,而重叠率决定了相邻窗口之间的重叠部分。
2. 分割输入信号:将输入信号分割成一系列重叠的窗口。
每个窗口的大小由步骤1中定义的窗口大小确定,而窗口之间的重叠部分由重叠率确定。
3. 应用滤波器:对于每个窗口,应用所选的滤波器来滤波窗口中的信号。
滤波器可以是任何合适的滤波算法,例如FIR滤波器或IIR滤波器。
4. 重叠相加:将滤波后的窗口在重叠部分进行相加,以获得最终的输出信号。
通过重叠相加的操作,保证了输出信号的平滑过渡,减少了窗口分割带来的伪像。
此外,Mallet算法还可以用于执行离散小波变换,这是一种信号的分解方法。
通过使用两个互补的滤波器产生A和D两个信号,其中A表示近似值,D表示细节值。
在小波分析中,趋势项值是在按照大缩放因子进行变换时产生的系数,此系数值是低频分量系数。
而细节项值是在按照小缩放因子进行
变换时产生的系数,此系数值是高频分量系数。
离散小波变换可以表示成由低通滤波器和高通滤波器组成的一棵树。
原始信号通过这样一组低高通滤波器进行分解叫做一次分解,同样的也可以进行多次分解(只进行一次分解成为一级分解)。
以上信息仅供参考,如有需要建议查阅相关文献或咨询专业人士。
Mallat小波的s手工编程算法说明(原创)

Mallat 算法及问题Mallat 算法在小波多分辨率分析中具有极其重要的地位。
Mallat 算法中,与尺度函数)(t φ相联系的是低通滤波器)(n h ,与小波函数)(t ψ相联系的是高通滤波器)(n g 。
分解后得到离散逼近信号)(n a j [又称:尺度系数],和离散细节信号)(n d j [又称:离散小波系数]。
本文以《小波分析及其应用》为主要参考书。
未指明情况下,均指该书。
1. 由滤波器系数h 计算滤波器系数g尺度滤波器(低通滤波器))(n h 是核心,小波滤波器)(n g 可由)(n h 计算得到。
计算公式为)1()1()(1n h n g n --=-。
该公式的含义为:将)(n h 以0=n 翻转,得到)(n h -,再将序列右移1位,即得到)1(n h -。
再乘上符号n --1)1(,即得到)(n g 。
如图所示:可见,实现方法为:对)(n h 倒序,然后在对该序列的适当位置添加负号。
如最后(从左到右)1位乘以1-(因为其0=n ,1)1(1-=--n ),倒数第2位保持原数(因为其1-=n ,1)1(1+=--n ),以此类推。
特别注意,以上序列索引从1=n 开始(Matlab 中就是如此),而以0=n 点为中心翻转。
如果序列从0=n 开始索引,则需要作调整,原乘以1-改为乘以1+,原乘以1+的改为乘以1-。
在Matlab 中,用Orthfilt( )函数可得到各种正交小波的滤波器系数Lo_D (低频分解滤波器)和Hi_D (高频分解滤波器),另外,Lo_R 和Hi_R 分别为低频重构滤波器和高频重构滤波器。
特别注意的是,Lo_R 为Lo_D 的倒序:Lo_D = wrev(Lo_R);Hi_R 为Hi_D 的倒序:Hi_D = wrev(Hi_R)。
wrev 即矢量倒序。
另,Wfilters( )函数可得到各种小波的滤波器系数,不限于正交小波。
Matlab 中,分解是按照公式 3.2.6(即 3.4.9)和 3.2.18(即 3.4.10),即:∑∑-=-=++k j j kj j k a n k g n d k a n k h n a )()2()()()2()(11进行的,其对应的抽取图为图3.1,即滤波器为分解滤波器h 和g 。
正交小波基与多分辨分析

具有标准正交基
m
{2 2 (2mt
n)}
m
22
sin
2m
(t
n 2m
)
, m,n
Z.
2m
(t
n 2m
)
2021/4/22
5
正交小波
且对任意
f
(t
)
S 2
m
有
f
(t)
nZ
f
(2
m
n)
sin 2m
2m
(t
(t
2m n) 2m n)
记S
2m
在S 2m1
中的正交补为V2m
,则
V2m { f (t) L2(R) | fˆ() 0, 2m或 2m1}
R
d j,k
f (t), j,k (t)
f (t)2 j/2 (2 j t k)dt
§4 正交小波基与多分辨分析
正交小波 多分辨分析 小波函数和小波空间 信号空间L2(R)的分解 双尺度方程 标准正交小波基的构造 滤波器系数h(k)和g(k)的性质 Mallat快速算法 紧支集正交小波的性质
2021/4/22
1
正交小波
定义:
j
设有允许小波 (t),记 j,k (t) 22 (2 j t k),其中
2021/4/22
图4-1
13
双尺度方程
双尺度方程描述了两个相邻尺度空间V
j和V
j
1函数、相邻尺度空间V
j
1和W
的基函数
j
j1,k , j,k和 j,k之间的内在联系。
由于V0 V1,W0 V1,所以(t), (t)也属于V1空间,可以用 1,k(t)来线性表示
小波分析及其应用(精品教程)

A c j ,k
2 l
2Βιβλιοθήκη j k c
2 j ,k
j ,k
2
B c j ,k
2 l2
2 l2
对所有二重双无限平方可和序列 c j ,k 成立, 即对于 c j ,k 立。
j k
c
2 j ,k
k
c e
k
ikx
(8.1-1)
1 2 (8.1-2) f x e ikx dx 0 2 然而,被分析函数的性质并不能完整地由傅里叶系数来刻划,这里有一个例子来说 [3] 明 :从任一个平方可和的函数 f ( x) 出发,为了得到一个连续函数 g ( x) ,只需或者增大 f(x)的傅里叶系数的模,或者保持它不变并适当地改变系数的位相。因此,不可能仅根 据傅里叶系数大小的阶就预知函数的性质(如大小、正则性) 。 傅里叶变换的定义如式(8.1-3)、(8.1-4) ck
为了能重构信号 f t ,要求 j ,k j ,kZ 是 L2 R 的 Riesz 基。 定义 8.2-1 一个函数 L2 R 称为一个 R 函数,如果 j ,k j ,kZ 在下述意义上是一个
Risez 基: j ,k , j , k Z 的线性张成在 L2 R 中是稠密的,并且存在正常数 A 与 B ,
16
第八章 小波分析理论及应用 间。一个适当的表示应结合这两者互补描述的优点,并用一个离散的刻划来表示,以适 应通讯理论[3]。 ” 为此,人们提出了短时傅里叶变换(STFT)的概念: ˆ 满足: 定义 8.1-1 若 W L2 R 选择得使 W 与它的傅里叶变换 W
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称N2(t)是尺度函数,它生成L2(R)上的1次基数B样条多分辨分析{Vj} 。
L2(R)上的2次基数B样条多分辨分析{Vj}
Vj中的函数在任意二进区间 n / 2 j ,n 1 / 2 j n Z 是2次多项式,
在R上是1次连续可导的能量有限函数。即Vj中的函数在R上是分段二 次的、连续可微且能量有限的。可以证明:
(t) 2hk(2t k)
k
ˆ
1 2
hˆ
2
ˆ
2
ˆ()
2
k
hk
(2t
k
)
eit
dt
2 hk
k
(2t k)eitdt
2 hk
k
V j1 Vj V j1
L2(R)
4) 平移不变性 :f (t) V0 f (t k) V0 , k Z
: 5) Riesz 基存在性 存在函数 V0 , 使 {(t k)}kZ 构成 V0
的一个Riesz基(不一定是正交的) 。
称为尺度函数。
V j
,
j
Z
称为由 生成的多分辨分析。
kZ
aj,k
,
kZ
d j,k
kZ 称为
a j1,k
的(1次)小波变换.
kZ
L2 R Wj jZ
j,k j,kZ 构成L2(R)的一个标准正交基.
f (t)
d j,k j,k (t) f 2
2
d j,k
jk
kj
0 V1 V0 V1 Vj L2(R)
f (t) Vj f (2t) Vj1
f (t) V0 f (t k) V0
t
N2 t 2 t
0
0t 1 1t 2 其它
N2 t k kZ 构成V0的一个Riesz基,但不是标准正交基。
若 fˆ L1(R) ,则 f (t) 1 fˆ ()eitd
2
f1 f2 t
f1 t
u f2
u du
卷积定理 平移性质
调制性质 尺度伸缩性质 微积分性质 Parseval定理
f1 f2 t f t u eit f t f t / s f p t
f (t) Vj f (2t) Vj1
f (t) V0 f (t k) V0
t
1, 0,
t 0,1
其他
t k kZ 构成V0的标准正交基
j,k t 2 j 2 j t k , k Z
j,k kZ 构成Vj的一个标准正交基.
• 尺度函数Nm+1(t)的性质
问题
1. 两个不同的尺度函数是否能够生成同一个多分辨分 析?
2. 若 t生成多分辨分析{Vj}, 是否存在一个正交尺度 t 函数 生成同一个多分辨分析{Vj}?
如果可以,如何构造? 3. 正交多分辨分析具有哪些性质?有哪些作用?
线性样条尺度函数N2(t)和二次样条尺度函数 N3(t)
标准正交基?
一维正交多分辨分析MRA及其性质
性质1 j,k kZ 构成Vj的一个标准正交基. 问题: j,k j,kZ 是否构成L2(R)的一个标准正交基?
注意:非标准尺度函数
性质2 正交尺度函数
的两尺度方程为
(t) 2hk(2t k)
k
其中, hk t , 2 2t k {hk}称为低通滤波器
dk
2
• Vj如何定义?
Vj
f
t |
f
t
ek
,
k 2j
t
k 1,k Z ,
2j
kZ
ek
2
jZ
…, V-2,V-1,V0,V1,V2,…,Vj,…构成L2(R)上的一个 嵌套的子空间序列.
0 V1 V0 V1 Vj L2(R)
t
3 2
2
0t 1 1t 2
1
t
32
2
2t3
0
其它
N3 t k kZ 构成V0的一个Riesz基,但不是标准正交基。
L2(R)上的3次基数B样条多分辨分析{Vj} ? L2(R)上的m次基数B样条多分辨分析{Vj} ?
两尺度方程
)
(t)
1 2
1,0
(t)
1 2
1,1
(t
)
Vj1 Vj Wj Vj1 Wj1 Wj
f j1 f j wj f j1 wj1 wj
f j a j,k j,k Vj ; wj d j,k j,k Wj
kZ
, hn , , h2 , h1, h0 , h1, h2 , , hn ,
性质3
V j1 V j W j
L2
R
j
W
j
尺度空间 小波空间 推导见式(2-16)
问题:W j 的结构如何?如何构造小波 , 使 j,k kZ 构成 W j
的标准正交基?从而
标准正交基。
L2(R)的多分辨分析{Vj}
令
V j
,j
, 2,1,0,1, 2,
是L2 R中的一个函数子空间序列。若下列条件成立:
1) 单调性: Vj1 Vj Vj1 , j Z
2) 逼近性 : Vj {0}, Vj L2 (R) 0
jZ
jZ
3) 伸缩性 : f (t) Vj f (2t) Vj1
数 t 生成同一个多分辨分析{Vj}?
按照习题2.2,
t n 是标准正交系的充分必要条件是: nZ ˆ 2k 2 1, R kZ
由此,可得如下的正交化方法:
ˆ
ˆ
1/ 2
kZ
ˆ
2k
2
aˆ anein
显然,它是关于数字频率 的以 2为周期
的连续函数
L2(R)的Riesz基
• 如果函数序列 n t 对于任何数列 cnl2 能使下
式 2 A cn 2 cnn t B cn 2 n
成立,则称 n t 为一个Riesz基。(线性无关的框 架)
预备知识
• 线性空间 • 内积与正交 • 线性空间的范数 • 平方可积空间 • 平方可和空间 • 绝对可积与绝对可和空间
小波研究的函数空间L2(R)
f(x)是平方可积的
• 绝对可积函数空间L1(R)
f t L1(R) R f (t) dt
若 f t L1(R) ,则 fˆ() f (t)eitdt
如何得到L2(R)上的Haar多分辨分析{Vj}?
• V0如何定义?
V0
f
t |
f
t
ck , k
t
k
1,k Z ,
kZ
ck
2
• V1如何定义?
V1
f
t |
f
t
k dk , 2
t
k 1,k Z ,
2
kZ
f,g
fˆ1 fˆ2 eiu fˆ fˆ s fˆ s ip fˆ
1 fˆ , gˆ
2
• Z-变换 序列a={an}的z变换定义为:
a z an zn
序列的离散傅立叶变换 序列a={an}的离散傅立叶变换定义为:
h h k2l k2m
l,m 或
kZ
h h k k2m
0,m,m Z
kZ
, hn , , h2 , h1, h0 , h1, h2 , , hn , , hn , , h2 , h1, h0 , h1, h2 , , hn , , hn , , h2 , h1, h0 , h1, h2 , , hn ,
L2(R)上的1次基数B样条多分辨分析{Vj}
Vj中的函数在任意二进区间 n / 2 j ,n 1 / 2 j n Z 是1次多项式,
在R上是连续的能量有限函数。即Vj中的函数在R上是分段线性的、连
续的且能量有限的。
可以证明: …, V-2,V-1,V0,V1,V2,…,Vj,…构成L2(R)上的一个嵌套的子空间序列.
(u)eiu/2eik /2 du
2
1 2
[hk eik /2
k
(u )eiu / 2 du ]
1 2
k
[hk
eik
/
2
]ˆ(
2
)
1 hˆ( )ˆ( )
22 2
问题:
若 t生成多分辨分析{Vj}, 是否存在一个正交尺度函
V j1 V j W j
1 t 0,1/ 2 t 1 t 1/ 2,1
0 其他
j,k t 2 j 2 j t k , k Z
j,k kZ 构成Wj的一个标准正交基.
(t)
1 2