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2025-07-19 03:23本頁(yè)面
【正文】 t），即在一個(gè)很小 的區(qū)域之外函數(shù)均為零，函數(shù)具有速降特性。? (2) 平均值為零 ，即：而且其高階矩也為零：小波應(yīng)是一個(gè)具有振蕩性和迅速衰減的波。因?yàn)椋?）小波反變換? 對(duì)于所有 f(t),ψ(t)∈ L2(R)，連續(xù)小波逆變換定義為：? 變換能量守恒：a,b4） 幾種小波（ 1） Haar小波（ 2） Mexico Hat 小波 Mexico Hat 小波是 Gauss函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)：它是實(shí)值小波，一般形式為：（ 3） Morlet 小波 Morlet 小波是最常用的復(fù)值小波，它可由下式給出：3. 小波變換的性質(zhì)? （ 1）線(xiàn)性? （ 2）平移和伸縮的共變性? （ 3）小波變換還有微分運(yùn)算、局部正則、能量守恒、空間 尺度局部化等特性。4．離散小波變換（ DWT）離散小波函數(shù)、離散小波變換、反變換分別定義如下：5. 二維小波連續(xù)的二維小波函數(shù)、小波變換和反變換分別如下：二維離散 小波變換和反變換分別為：6．多分辨率分析?金字塔算法?拉普拉斯金字塔編碼?子帶編碼和解碼v拉普拉斯金字塔編碼子帶編碼和解碼雙通道子帶編碼雙通道子帶解碼7．快速小波變換（ FWT）快速小波變換（ FWT）：魚(yú)骨算法快速小波反變換：?1． PCA(主分量分析 / KL)變換?2． DCT與 PCA的關(guān)系 PCA變換1． PCA(主分量分析 /KL)變換均值：偏差：協(xié)方差矩陣：PCA變換：PCA反變換：變換后均值為 0，方差為：作用： 解除相關(guān)性；可以用于降維處理 也稱(chēng)為主分量分析 (KL)，用于人 臉識(shí)別。如果降到 M維的均方誤差為：2． DCT與 PCA的關(guān)系其特征值為：其特征向量為：其根為： 離散余弦變換 (DCT)1． WalshHadamard 變換2． Haar 變換3．斜變換4. DST 變換5. Hartley 變換 其它正交變換1． WalshHadamard 變換2． Haar 變換一般的， Haar函數(shù)定義為：44的 Haar變換矩陣為：88的 Haar變換矩陣為：3．斜（ Slant） 變換由 22矩陣，通過(guò)下面的方式產(chǎn)生 NN矩陣：44的 slant變換矩陣 S為：4． DST 變換5． Hartley 變換
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