小波變換及其應(yīng)用-信號與信息處理領(lǐng)域新技術(shù)講座(編輯修改稿)
2025-02-10 23:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 0 多分辨分析 ? 1988年 Mallat 提出的多分辨度分析理論，統(tǒng)一了幾個不相關(guān)的領(lǐng)域：包括語音識別中的鏡向濾波，圖象處理中的金字塔方法，地震分析中短時波形處理等。 ? 當(dāng)在某一個分辨度檢測不到的現(xiàn)象，在另一個分辨度卻很容易觀察處理。例如： 21 多分辨分析 22 小波分解和小波基 小波基 D 小波基 A 原始信號 小波系數(shù) wd 小波系數(shù) wa 正變換：原始信號在小波基上，獲得 “小波系數(shù)”分量 反變換：所有“小波分解” 合成原始信號 例如： 小波分解 a=小波系數(shù) wa 小波基 A 23 Daubechies小波 24 Coiflets小波 25 26 小波除噪算法 傳統(tǒng)的建立在付氏變換基礎(chǔ)上的濾波方法在提高信噪比和提高分辨率之間存在矛盾。低通濾波器雖然能通過平滑抑制噪音，但同時也會使信號的邊沿模糊。高通濾波器可以使邊沿更加陡峭，但背景噪音同時被加強。與之相比基于小波變換的多分辨分析有明顯的優(yōu)點。 基于小波變換分析的多分辨分析即相當(dāng)于對信號進行低通和高通濾波，可將信號分解為位于不同頻帶和時段內(nèi)的各個成分。因此， 通過 Mallat算法將信號分解后，就可根據(jù)先
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