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 ...

离散信号中，信号用时域离散信号表示。 恩，还是先了解一下傅里叶变换吧.... ...

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 ...

文章转自： http://www.cnblogs.com/IDoIUnderstand/archive/2013/03/30/3280724.html 【小波变换】STL版 一维离散小波变换（DWT)库,完全按matlab的wavelet ...

,'db1'); %从系数 cA1 和 cD1 中构建一层近似A1 和细节 D1 A1 = upcoe ...

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 ...

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 ...