【DWT笔记】基于小波变换的降噪技术 一、前言 在现实生活和工作中，噪声无处不在，在许多领域中，如天文、医学图像和计算机视觉方面收集到的数据常常是含有噪声的。噪声可能来自获取数据的过程，也可能来自环境影响。由于种种原因,总会存在噪声，噪声的存在往往会掩盖信号本身所要表现 ...

引用：https://www.zhihu.com/question/19725983 1. 应用范围 高维数据因为其计算代价昂贵（纬度高计算必然昂贵）和建立索引结构的困难（空间索引结构往往面临着“维度灾”），因此有对其进行数据压缩的需求，即对高维数据进行降维，傅里叶变换和小波变换都可以 ...

连续小波变换的概念、操作、及时间尺度图的显示 最近很多网友问到关于连续小波变换的诸多问题，我用了点时间，写了个底层程序，提供给大家参考。 1。连续小波的概念。就是把一个可以称作小波的函数（从负无穷到正无穷积分为零）在某个尺度下与待处理信号卷积。改变小波函数的尺度，也就改变了滤波器的带通范围，相应 ...

转载自：http://blog.sina.com.cn/u/5296820733 小波变换通俗解释 从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面就按照傅里叶-->短时 ...

牢骚就不继续发挥了。在这个系列文章里，我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用 ...

傅里叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。短时傅里叶变换只能在一个分辨率上进行，对很多应用来说不够精 ...

发现一个现象，之前的坑，就算之前绕过去了，可是后来该跳的还是要跳进去的.... 也许这就是命运吧... 回归正题： 首先，信号的分析方法有两种，即时域分析和频域分析方法。在模拟领域，信号一般用连续变量时间的函数表示。 在频率域，则用信号的傅里叶变换或拉普拉斯变换表示。在时域 ...

DFT 离散傅里叶变换有定义如下 有离散信号$\underline{f}=\left( \underline{f}[0],\underline{f}[1],…,\underline{f}[N-1] \right)$，它的DFT是离散信号$\underline{\mathcal{F}f ...