【正文】 例如可以采用第二代小波。提取何種特征需要根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)和分析目的決定，但也不排斥提取一些具有共性的特征，如信號(hào)的過零點(diǎn)、極值點(diǎn)以及過零間隔等。 ? ? 00?12 ??? ?? 且LL? ?ba,? ? ? ?????? ?? ?abtatba ?? 21, ? ?0, ??? RaRb???17 18 19 連續(xù)小波函數(shù)窗口的“變焦”特性 : ? 當(dāng) a變小時(shí)，時(shí)域觀察范圍變窄，但頻率觀察的范圍變寬，且觀察的中心頻率向高頻處移動(dòng)； ? 當(dāng) a變大時(shí)，時(shí)域觀察范圍變寬，頻域的觀察范圍變窄，且分析的中心頻率向低頻處移動(dòng) . ?t20 多分辨分析 ? 1988年 Mallat 提出的多分辨度分析理論，統(tǒng)一了幾個(gè)不相關(guān)的領(lǐng)域：包括語音識(shí)別中的鏡向?yàn)V波，圖象處理中的金字塔方法，地震分析中短時(shí)波形處理等。 ? 1985年 Meyer 和稍后的 Daubeichies提出“正交小波基”，此后形成小波研究的高潮。 所謂信號(hào)分析就是在時(shí) (間 )域或變換域?qū)π盘?hào)進(jìn)行分析處理的過程。 ? 傅立葉變換沒有反映出隨著時(shí)間的變化信號(hào)頻率成分的變化情況。顧名思義，小波在某時(shí)間發(fā)生的小的波動(dòng)。對(duì)于大于門限的小波系數(shù) , 即認(rèn)為是含有用信號(hào)成分，給予保留。 視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn) 、 MPEG4等。 （ 4）商品化，如“ JPEG2023”小波圖象壓縮標(biāo)準(zhǔn)，MATLAB小波計(jì)算包等。噪聲對(duì)應(yīng)的 Lipschitz指數(shù)小于 0,而信號(hào)邊沿對(duì)應(yīng)的 Lipschitz指數(shù)大于或等于 0,因此，利用小波變換可以區(qū)分噪聲和信號(hào)邊沿，有效地檢測(cè)出強(qiáng)嗓聲背景下的信號(hào)邊沿 (緩變或突變 )。因此， 通過 Mallat算法將信號(hào)分解后，就可根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，引入門限來作為甄別受到噪聲污染的小波系數(shù)。 13 小波的時(shí)間和頻率特性 運(yùn)用小波基，可以提取信號(hào)中的“指定時(shí)間”和“指定頻率”的變化。另外 Fourier變換在時(shí)域中沒有任何分辨率，即 )(ωF在任何有限頻段上的信息均不足以刻畫任意小范圍內(nèi)的，也就是說經(jīng)典的 Fourier變換分析法在理論與實(shí)際應(yīng)用中都受到一定的限制。然而，對(duì)于某些信號(hào)在時(shí)域很難分析、或特征不明顯，需要進(jìn)行某種變換，典型的方法是 Fourier變換，即在變換域進(jìn)行分析。 12 小波的特點(diǎn)和發(fā)展 “小波分析” 是分析原始信號(hào)各種變化的特性，進(jìn)一步用于數(shù)據(jù)壓縮、噪聲去除、特征選擇等。例如： 21 多分辨分析 22 小波分解和小波基