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 ...

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 ...

小波图像分解与重构 正常应该无损重构的，但是在处理中介入了阈值，再重构会有少许误差。 【转载自】 HAAR小波变换 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-663309428.html ...

整理下时频分析变换的方法，遇见好的文章就记录下来了，本篇博客参考知乎https://www.zhihu.com/topic/19621077/top-answers上的一个回答，自己手敲一遍，增强记忆 首先说明这里是连续小波变换，不会涉及离散小波变换，不涉及尺度函数。 对于一个morlet ...

译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 五、终极解决方案：小波变换 小波变换 ...

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 ...

如果让你说说连续小波变换最大的特点是什么？多分辨分析肯定是标准答案。所谓多分辨分析即是指小波在不同频率段会有不同的分辨率。具体表现形式，我们回到前一篇文章的第一个图， 图一 对应的信号为 低频时（频率为4），对应彩色条纹更细，意味着更高的频率分辨率，而条纹区间大概落在 ...

小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号，例如图像信号。为了理解什么是小波变换，下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。 1. 求有限信号的均值和差值 [例] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像，对应的像素值或者叫做图像位置的系数 ...