小波分析全章节讲解
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小波变换是克服其他信号处理技术缺陷的一种分析信号的方法。
小波由一族小波基函数构成,它可以描述信号时间(空间)和频率(尺度)域的局部特性。
采用小波分析最大优点是可对信号进行实施局部分析,可在任意的时间或空间域中分析信号。
小波分析具有发现其他信号分析方法所不能识别的、隐藏于数据之中的表现结构特性的信息,而这些特性对机械故障和材料的损伤等识别是尤为重要的。
如何选择小波基函数目前还没有一个理论标准,常用的小波函数有Haar、Daubechies(dbN)、Morlet、Meryer、Symlet、Coiflet、Biorthogonal 小波等15种。
但是小波变换的小波系数为如何选择小波基函数提供了依据。
小波变换后的系数比较大,就表明了小波和信号的波形相似程度较大;反之则比较小。
另外还要根据信号处理的目的来决定尺度的大小。
如果小波变换仅仅反映信号整体的近似特征,往往选用较大的尺度;反映信号细节的变换则选用尺度不大的小波。
由于小波函数家族成员较多,进行小波变换目的各异,目前没有一个通用的标准。
根据实际运用的经验,Morlet小波应用领域较广,可以用于信号表示和分类、图像识别特征提取;墨西哥草帽小波用于系统识别;样条小波用于材料探伤;Shannon正交基用于差分方程求解。
现在对小波分解层数与尺度的关系作如下解释:是不是小波以一个尺度分解一次就是小波进行一层的分解?比如:[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中,N为尺度,若为1,就是进行单尺度分解,也就是分解一层。
但是W=CWT(X,[2:2:128],'wname','plot')的分解尺度又是从2~128以2为步进的,这里的“分解尺度”跟上面那个“尺度”的意思一样吗?[C,L]=wavedec(X,N,'wname')中的N为分解层数, 不是尺度,'以wname'是DB小波为例, 如DB4, 4为消失矩,则一般滤波器长度为8, 阶数为7.wavedec针对于离散,CWT是连续的。
小波分析原理1.1 小波变换及小波函数的多样性小波是函数空间2()L R 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ:2ˆ().R C d ψψωωω+=<∞⎰ 式中,*{0}R R =-表示非零实数全体,ˆ()ψω是()x ψ的傅里叶变换,()x ψ成为小波母函数。
对于实数对(,)a b ,参数a 为非零实数,函数1(,)()x b a b x a a ψψ-⎛⎫= ⎪⎝⎭称为由小波母函数()x ψ生成的依赖于参数对(,)a b 的连续小波函数,简称小波。
其中:a 称为伸缩因子;b 称为平移因子。
对信号()f x 的连续小波变换则定义为,1(,)()(),()f a b R x b W a b f x dx f x x a a ψψ-⎛⎫==〈〉 ⎪⎝⎭⎰ 其逆变换(回复信号或重构信号)为*1()(,)f R R x b f x W a b dadb C a ψψ⨯-⎛⎫= ⎪⎝⎭⎰⎰ 信号()f x 的离散小波变换定义为2(2,2)2()(2)j j j j f W k f x x k dx ψ+∞---∞=-⎰其逆变换(恢复信号或重构信号)为(2,2)()(2,2)()j j j j fk j k f t C W k x ψ+∞+∞=-∞=-∞=∑∑ 其中,C 是一个与信号无关的常数。
显然小波函数具有多样性。
在MATLAB 小波工具箱中提供了多种小波幻术,包括Harr 小波,Daubecheies (dbN )小波系,Symlets (symN )小波系,ReverseBior (rbio )小波系,Meyer (meyer )小波,Dmeyer (dmey )小波,Morlet(morl)小波,Complex Gaussian(cgau)小波系,Complex morlet(cmor)小波系,Lemarie (lem )小波系等。
实际应用中应根据支撑长度、对称性、正则性等标准选择合适的小波函数。