小波变换课件 第1章 Haar小波

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1、第1章Haar小波分析1.1简介(近距离---小尺度)(高分辨率)(远距离---大尺度)(低分辨率)1.2平均与细节l设是一个信号序列。定义它的平均和细节:找出了、和、的关系。这里,是原信号前两个值、的平均。又叫低频成分,反映前两个值、的基本特征或粗糙趋势;反映了、的差别,即细节信息,又叫高频成分。找出了、和、的关系。同样,是原信号后两个值、的平均,反映了、的细节。我们把看作是对实施了一次变换的结果。变换还可以往下进行:==是对4个信号元素最终的平均,它是原信号最基本的信息;。经过二次变换,我们得到了原信号的另一种表示:该序列叫做原序列的小波变换,叫做小波系数。还可以反过

2、来表示:这是用{,}来恢复原信号、;用{,}来恢复原信号、。也就是反变换。l小波变换过程的塔式算法:例如,={3,1,-2,4}最终的小波变换为=1.3尺度函数与小波函数(1)Haar尺度函数不压缩:不位移位移一个单位位移k个单位压缩1/倍,不位移压缩1/倍,位移一个单位压缩1/倍,移位K个单位一般,u几个术语1)支撑(支集),(尺度)函数不为零的区间,上例中为。2)支撑的宽度,Haar尺度函数的宽度为。3)为分辨率,越大,尺度越小,分辨率越高。4)=为尺度。(分辨率越高,尺度越小)(2).Haar小波函数uHaar小波函数与尺度函数的关系v不平移、不压缩;平移一个单位;

3、………平移K个单位。v不平移,压缩1/倍;…先平移一个单位,再压缩1/倍,…平移个K单位,再压缩1/倍。uHaar小波函数的一般形式:=,位移k个单位,压缩倍。(3).分段常数函数也可将序列看成分段常数序列。用尺度函数和小波函数描述分段常数函数++写成=重写++故得=+注释:序列可由尺度函数和小波函数的系数来表示,既为的小波变换(系数)。,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

4、,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1.5小波变换的计算¨设是长度为(是大于1的整数)的离散序列,记为。函数展开为(1-20)将函数做一次小波分解,得(1-21)重复分解多次,可得在不同尺度下尺度函数和小波函数的展开式。¨归一化尺度函数和小波函数归一化又叫做标准化或规范化,计算方法如下:,(限制在横轴0之间)=标准化尺度函数仍记为(1-22)同理,可得标准化Haar小波函数(1-23)u标准化二尺度方程(1-24,1-25)注释:标准化函数的物理意义是,尺度函数和小波函数在不同分辨率下具有相同的能量,从而可推出信号进行小波变换前、

5、后能量相等,既=+¨如何从快速计算小波变换系数:§重写(1-21)式§现将式(1-21)二端在范围内对做内积,得===(1-26)注释:这里正交性保证了(1-26)式右边只有一项内积不为零;尺度函数的标准化保证了积分结果为1。§再将式(1-20),即代入(1-26),左边得==注释:若设k=0,则=①所以,=②所以,==因此,=即§一般有,,=注释:1)归一化后,2)关于积分=§同理,有小波系数=1.7小波变换的滤波器组实现―――Mallat算法1.7.1离散序列的巻积已知序列做巻积的两个序列的长度不一定相等。1)由巻积公式求巻积:记为与巻积后得到的新序列,为第个元素,则

6、==[例1-1]={1,0.1,-1}m=2;={0.1,1,0.1,-1}k=3,求卷积和。①简便算法从下面序列最右边一项开始,分别与上面序列各项相乘,直到下面序列最左边一项完成同样相乘,再按列相加。这种方法结果序列下标是原两序列下标位的代数和确定的。利用这种方法,卷积和可一次计算出来,而且下标确定简单。②用MATLAB实现:a=[0.1,1,0.1,-1];b=[1,0.1,-1];y=conv(a,b)ans=0.10001.01000.1000-1.9900-0.20001.0000③滑尺法两序列0点对齐,计算对应元素乘积并求和得y(0);下列向右滑动一位,再计算

7、各对应元素乘积并求和,得y(1);……直到所有n>0情况下对应元素乘积再求和等于零为止。回到两序列0点对齐位置,向左滑动一位,计算各对应元素乘积并求和得y(-1);再向左滑动一位,……,直到所有n<0情况下对应元素乘积再求和等于零为止。这种方法最大优点是结果的下标确定直观,但计算稍复杂。2)域中的巻积[例1-2],=将序列中的每一项转换为的多项式,得===所以,={3,8,1,-2}。1.7.2二通道滤波器组高频成分(细节)低频成分(近似或概貌)受污染信号分析滤波器综合滤波器¨虚线左:分析滤波器1)信号通过两路互补对称的滤波器

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