第三章 离散小波变换与框架
- 格式:ppt
- 大小:687.50 KB
- 文档页数:29
第三章 离散小波变换3.1 尺度与位移的离散化方法减小小波变换系数冗余度的做法是将小波基函数⎪⎭⎫ ⎝⎛-=a t a t a τψψτ1)(,的τ,a 限定在一些离散点上取值。
1. 尺度离散化:一种最通常的离散方法就是将尺度按幂级数进行离散化,即取mm a a 0=(m 为整数,10≠a ,一般取20=a )。
如果采用对数坐标,则尺度a的离散取值如图3.1所示。
图3.1 尺度与位移离散方法2. 位移的离散化:当120==a 时,()τψψτ-=t t a )(,。
(1)通常对τ进行均匀离散取值,以覆盖整个时间轴。
(2)要求采样间隔τ满足Nyquist 采样定理,即采样频率大于该尺度下频率通带的2倍。
3. )(,t a τψ=?当m 增加1时,尺度增加一倍,对应的频带减小一半(见图2.2),可见采样频率可以降低一半,即采样间隔可以增大一倍。
因此,如果尺度0=m 时τ的间隔为s T ,则在尺度为m 2时,间隔可取s m T 2。
此时)(,t a τψ可表示为);(2212221,t T n t T n t n m s m m m s m m ψψψ记作⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅- Z n m ∈, 为简化起见,往往把t 轴用s T 归一化,这样上式就变为()n t t m m n m -=--22)(2,ψψ (3.1)4. 任意函数)(t f 的离散小波变换为⎰⋅=Rn m f dt t t f n m WT )()(),(,ψ (3.2)DWT 与CWT 不同,在尺度—位移相平面上,它对应一些如图3.1所示的离散的点,因此称之为离散小波变换。
将小波变换的连续相平面离散化,显然引出两个问题:(1)离散小波变换>=<)(),(),(,t t f n m W T n m f ψ是否完全表征函数)(t f 的全部信息,或者说,能否从函数的离散小波变换系数重建原函数)(t f 。
(2)是否任意函数)(t f 都可以表示为以)(,t n m ψ为基本单元的加权和∑∈=Zn m n m nm t Ct f ,,,)()(ψ?如果可以,系数n m C ,如何求?上述两个问题可以归结为一个。
离散小波变换(dwt
离散小波变换(DWT)是一种信号处理技术,它将信号分解成不
同频率的子信号,从而可以更好地理解信号的时间和频率特性。
DWT
是一种多尺度分析技术,通过对信号进行分解和重构,可以提取信
号的特征,去除噪音,压缩信号等。
DWT的基本原理是利用小波函数对信号进行分解和重构。
在分
解过程中,信号被分解成不同频率的子信号,每个子信号对应不同
尺度的小波函数。
这种分解可以帮助我们更好地理解信号的频域特性,同时也可以提供信号的时间信息。
在重构过程中,可以根据需
要选择部分子信号进行合成,从而实现对信号的去噪、压缩等操作。
DWT在信号处理领域有着广泛的应用,例如在图像压缩、语音
信号处理、生物医学信号分析等方面都有重要的作用。
通过DWT可
以将信号分解成不同频率的子信号,从而更好地理解信号的特性,
有助于提取信号的特征,减少数据冗余,实现信号的压缩和去噪等
操作。
在实际应用中,DWT有多种变种和扩展,如离散小波包变换(DWPT)、连续小波变换(CWT)等,这些方法在不同领域都有着广
泛的应用。
总的来说,离散小波变换作为一种重要的信号处理技术,对于理解和处理信号具有重要意义,它为我们提供了一种多尺度分
析的工具,有助于从不同角度理解和处理信号。
离散小波变换原理介绍离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)是一种在信号处理领域广泛应用的数学工具,它可以将信号分解成不同频率的子信号,从而实现对信号的分析和处理。
本文将深入探讨离散小波变换的原理和应用。
离散小波变换的基本原理离散小波变换的基本原理是利用小波函数对信号进行分解和重构。
小波函数是一种能够在时间和频率上都有良好局部化特性的函数。
通过对信号进行多级的分解和重构,可以获得不同频率范围的子信号,从而实现对信号的频域分析。
离散小波变换的过程可以概括为以下几个步骤: 1. 将原始信号分解成低频和高频部分,其中低频部分包含了信号的整体趋势,高频部分包含了信号的细节信息。
2. 对每个分解后的低频信号进行进一步的分解,重复步骤1,直到达到设定的分解级数。
3. 根据需要,可以选择保留特定的低频和高频系数,从而实现对信号的压缩和去噪。
离散小波变换的具体实现离散小波变换可以通过滤波器组实现。
在每一级的分解中,需要使用一对低通滤波器和高通滤波器,分别对低频和高频信号进行滤波和下采样。
具体步骤如下: 1. 设定好分解级数和滤波器组,常用的包括Daubechies、Symlet、Coiflet等。
2. 将原始信号通过低通滤波器和高通滤波器,得到低频和高频的分量。
3. 对低频分量进行下采样,得到一级分解的低频信号。
4. 重复步骤2和3,对每一级分解的低频信号进行进一步的分解,直到达到设定的分解级数。
5. 根据需要,可以选择保留特定的低频和高频系数,从而实现对信号的压缩和去噪。
6. 对保留的低频和高频系数进行逆变换,重构出原始信号。
离散小波变换的应用离散小波变换在信号处理领域有广泛的应用,以下是一些常见的应用领域:1. 信号压缩离散小波变换可以实现对信号的压缩,通过选择保留的低频和高频系数的数量,可以控制压缩比例。
由于小波函数的局部化特性,相对于傅里叶变换等方法,离散小波变换可以更好地保留信号的细节信息。