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 ...

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 ...