http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc890a20101ecn7.html 最近用到小波方面的知识,尤其是小波包变换。 小波包变换的优势:(大部分书上 网上都有,我就简单摘了点过来) 由于正交小波变换 ...
一 小波变换 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 t t 的内积: 式中, lt , gt lt , gt 表示内积 bb为位移因子 表示复数共轭 a,b t a,b t 为 式中, a,b t a,b t 是母小波 t t 经位移和伸缩所产生的一族函数,称为小波基函数或简称小波基。 由上式可以看到,改变aa值,对函数 a,b t a, ...
2020-03-17 09:58 0 822 推荐指数:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fc890a20101ecn7.html 最近用到小波方面的知识,尤其是小波包变换。 小波包变换的优势:(大部分书上 网上都有,我就简单摘了点过来) 由于正交小波变换 ...
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 ...
1、小波分析的发展 在传统的傅里叶分析中,信号完全是在频域展开的,不包含任何时域的信息,因为信号的频域非常重要,这样的处理对某些领域来说是很恰当的。但其丢弃的时域信息对于某些领域来说同样的很重要,,所以人们对傅里叶变换进行了推广,提出了很多能表征时域和频域信息的嘻哈处理方法。如短时 ...
小波包变换的优势:(大部分书上 网上都有,我就简单摘了点过来) 由于正交小波变换只对信号的低频部分做进一步分解,而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解,所以小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号,但它不能很好地分解和表示包含大量细节信息(细小边缘或纹理)的信号,如非平稳机械振动 ...
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 ...
哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出,是小波变换(Wavelet transform)中最简单的一种变换,也是最早提出的小波变换。 Alfréd Haar,1885~1933,匈牙利数学家。哥廷根大学博士,导师是David Hilbert。Franz ...
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 ...
对于一个连续的周期信号,可以将其分解为一组频率不同的三角函数信号的线性组合,这就是傅里叶级数的本质,将信号从时域投影到频域中的不同频段上来完成分解。 当这个周期信号的周期趋近于无穷大时,傅里叶级数就变成了傅里叶变换。此时的信号本质上是一个连续非周期信号,傅里叶变换的意义就在于对其进行分解,同样 ...