小波變換(wavelet transform,WT)是一種新的變換分析方法,它繼承和發(fā)展了短時(shí)傅立葉變換局部化的思想,同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn),能夠提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗口,是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。
它的主要特點(diǎn)是通過(guò)變換能夠充分突出問(wèn)題某些方面的特征,能對(duì)時(shí)間(空間)頻率的局部化分析,通過(guò)伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)(函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化,最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分,低頻處頻率細(xì)分,能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求,從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié),解決了Fourier變換的困難問(wèn)題,成為繼Fourier變換以來(lái)在科學(xué)方法上的重大突破。
小波變換的基本原理
傳統(tǒng)的信號(hào)理論,是建立在Fourier分析基礎(chǔ)上的,而Fourier變換作為一種全局性的變化,其有一定的局限性。在實(shí)際應(yīng)用中人們開(kāi)始對(duì)Fourier變換進(jìn)行各種改進(jìn),小波分析由此產(chǎn)生了。小波分析是一種新興的數(shù)學(xué)分支,它是泛函數(shù)、Fourier分析、調(diào)和分析、數(shù)值分析的最完美的結(jié)晶;在應(yīng)用領(lǐng)域,特別是在信號(hào)處理、圖像處理、語(yǔ)音處理以及眾多非線(xiàn)性科學(xué)領(lǐng)域,它被認(rèn)為是繼Fourier分析之后的又一有效的時(shí)頻分析方法。
小波變換與Fourier變換相比,是一個(gè)時(shí)間和頻域的局域變換因而能有效地從信號(hào)中提取信息,通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析(Multiscale Analysis),解決了Fourier變換不能解決的許多困難問(wèn)題。
小波變換的應(yīng)用
小波是多分辨率理論的分析基礎(chǔ)。而多分辨率理論與多種分辨率下的信號(hào)表示和分析有關(guān),其優(yōu)勢(shì)很明顯--某種分辨率下無(wú)法發(fā)現(xiàn)的特性在另一個(gè)分辨率下將很容易被發(fā)現(xiàn)。從多分辨率的角度來(lái)審視小波變換,雖然解釋小波變換的方式有很多,但這種方式能簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)和物理的解釋過(guò)程。
對(duì)于小波的應(yīng)用很多,我學(xué)習(xí)的的方向主要是圖像處理,所以這里用圖像的應(yīng)用來(lái)舉例。對(duì)于圖像,要知道量化級(jí)數(shù)決定了圖像的分辨率,量化級(jí)數(shù)越高,圖像越是清晰,圖像的分辨率就高。
一、小波地位
小波曾火熱一時(shí),但小波不是萬(wàn)能的,在某些應(yīng)用場(chǎng)合特別適用 小波無(wú)法求解微分方程純數(shù)字和物理地位不如FT
二、信號(hào)檢測(cè)方面應(yīng)用 發(fā)動(dòng)機(jī)聲音中的撞擊聲檢測(cè)
傅里葉分析:時(shí)間平均作用模糊了信號(hào)局部特性 Gabor變換 :仍需長(zhǎng)窗去包含振蕩波形 小波變換 : 小波基可任意窄
三、降噪應(yīng)用
1、適用場(chǎng)合
經(jīng)典濾波:要求信號(hào)與噪聲頻率足夠窄且不重合
高斯類(lèi)噪聲和脈沖噪聲——寬帶噪聲——小波去噪
2、濾波效果
?、俳?jīng)典濾波:丟失波形尖銳處信息
②小波降噪:基本保留波形尖銳處信息(與小波基選擇有關(guān))
3、濾波手段
①傳統(tǒng)方法:Prony參數(shù)建模法
?、谛〔ń翟?/p>
b、可證明其統(tǒng)計(jì)最優(yōu)性
c、閾值比較(閾值T可基于信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差得出)
4、小波基選擇:小波基應(yīng)與主體信號(hào)量相近相似度越高,主小波系數(shù)越大,噪聲系數(shù)則越小——NI信號(hào)處理工具箱
評(píng)論
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