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 ...

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波 2018年11月30日 ...

1.原理 小波变换的计算方法： 1）一维信号： 例如：有a=[5,7,6,8]四个数，并使用b[4]数组来保存结果. 则一级Haar小波变换的结果为: b[0]=(a[0]+a[1])/2, b ...

关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波 ...

1. 首先理解L^2(R)的概念 　　L^2(R) 是一个内积空间的概念，表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题。也就是两个函数分别作为一个向量，这两个函数要是平方可积的。L^2(a,b)=&l ...

一、小波变换1、连续型小波变换小波变换是一个平方可积函数f(t)f(t) 与一个时频域上具有良好局部性质的小波函数ψ(t)ψ(t)的内积： 式中， <∗,∗><∗,∗>表示内积；bb为位移因子；∗∗表示复数共轭；ψa,b(t)ψa,b(t)为 式中，ψa,b(t ...

1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下： 其中，H(n)、G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列。 从Mallat算法的分解原理可知，分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来。 离散序列的Mallat算法 ...

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 ...