1樓:匿名使用者
haar, db, sym, coif,bior....
小波變換中,有哪些型別的小波
2樓:匿名使用者
haar,db,sym,coif,bior.
一般小bai波du
函式有haar小波,墨西
zhi哥草帽dao小波,daubechies,symlets,coiflets等、每個小波的版波形是不一樣的,
權各個小波的對稱性,正則性,緊支撐性都不一樣。你要處理的訊號或者影象不同的話,選擇的小波基也不一樣
小波變換在訊號處理中主要有哪些應用?
3樓:
小波變換在現代訊號處理方面應用很廣泛。同傅立葉變換相比,在訊號處理方面更有優勢。
它包括:數學領域的許多學科;訊號分析、圖象處理;量子力學、理論物理;軍事電子對抗與**的智慧化;計算機分類與識別;**與語言的人工合成;醫學成像與診斷;**勘探資料處理;大型機械的故障診斷等方面;例如,在數學方面,它已用於數值分析、構造快速數值方法、曲線曲面構造、微分方程求解、控制論等。在訊號分析方面的濾波、去噪聲、壓縮、傳遞等。
在圖象處理方面的圖象壓縮、分類、識別與診斷,去汙等。在醫學成像方面的減少b超、ct、核磁共振成像的時間,提高解析度等。
(1)小波分析用於訊號與圖象壓縮是小波分析應用的一個重要方面。它的特點是壓縮比高,壓縮速度快,壓縮後能保持訊號與圖象的特徵不變,且在傳遞中可以抗干擾。基於小波分析的壓縮方法很多,比較成功的有小波包最好基方法,小波域紋理模型方法,小波變換零樹壓縮,小波變換向量壓縮等。
(2)小波在訊號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱訊號、求分形指數、訊號的識別與診斷以及多尺度邊緣檢測等。
(3)在工程技術等方面的應用。包括計算機視覺、計算機圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。
小波分析和小波包分析的區別是什麼
4樓:匿名使用者
為了克服小波分解在高頻段的頻率解析度較差,而在低頻段的時間解析度較差的缺點,人們在小波分解的基礎上提出了小波包分解。小波包分解提高了訊號的時頻解析度。是一種更精細的訊號分析方法。
小波包方法是小波分解的推廣,它提供了更豐富的訊號分析方法。小波包元素是由三個引數確定波形,分別是:位置、尺度和頻率。
對一個給定的正交小波函式,可以生成一組小波包基。每一個小波包基裡提供一種特定的訊號分析方法,它可以儲存訊號的能量並根據特徵進行精確的重構。小波包可以對一個給定的訊號進行大量不同的分解。
在正交小波分解過程中,一般是將低頻係數分解為兩部分。分解後得到一個近似係數向量和一個細節係數向量。在兩個連續的近似係數中丟失的資訊可以在細節係數中得到。
下一步是將近似係數向量進一步分解為兩個部分,而細節係數向量不再分解。 在小波包分解中,每一個細節係數向量也使用近似係數向量分解同樣的分法分為兩部分。因此它提供了更豐富的分析方法:
在一維情況下,它產生一個完整的二叉樹;在二維情況下,它產生一個完整的四叉樹。
5樓:
區別:小波包分解比小波分析的訊號時頻解析度更高。
小波包分析是小波分析的延伸,其基本思想是讓 資訊能量集中,在細節中尋找有序性,把其中的 規律篩選出來,為訊號提供一種更加精細的分析 方法。它將頻帶進行多層次劃分,對多分辨分析 沒有細分的高頻部分進一步分解,並能夠根據被 分析訊號的特徵自適應地選擇相應頻帶,使之與 訊號頻譜相匹配,從而提高時一頻解析度。
6樓:天枰錯錯有餘
為了克服小波分解在高頻段的頻率解析度較差,
連續小波變換的原理，連續小波變換實現訊號分解的基本原理是什麼 小波變換與多解析度以及濾波器組的關係是什麼？
小波變換的原理是，我們所說，把原來的域變換到新的一個域的這樣一種方法。簡單的理解，用離散的 就是如 11 7 9 2 這4個數，把它 用haar離散小波 11 7 2 9 9 2 2 5.5 11 9 2，9 5.5 3.5。上面的新的4個數，得到的分別是 9 5.5 2 3.5這就是對11 7 9...
關於小matlab程式設計的小波變換
呵呵，這個程式是告訴你用morlet小波進行連續小波變換時的程式，相當於是內matlab中的底層程式，容function wt,freqbins,scales cwt morlet sig,winlen,nlevel 這個是定義了這樣的一個函式，其中sig,winlen,nlevel這幾個變數為輸入...
離散小波變換是不是必須利用離散的小波基進行的變換
正解。bai如果你指的是通du常意義上使用mallat演算法zhi的dwt,那麼因為某dao些只能做cwt的小版波基沒法構造尺度函式或尺權度函式不存在,也就沒法構造濾波器組了,於是沒法使用mallat演算法,只能用於cwt。如果你所指的dwt包括二進小波變換,那麼從理論上是可以通過cwt離散完成的,...