1.前言：

小波多分辨率分析可以对信号进行有效的时频分解，但由于其尺度函数是按照二进制变化的，所以在高频段其频率分辨率较差。只能对信号的频段进行指数等间隔划分。小波包分析还能够为信号提供一种更精细的分析方法，他将频带进行多层次划分，对多分辨率中没有细分的高频部分进一步分解，并根据被分析信号的特征，自适应地选择频段，使之与信号频谱相匹配，从而提高了时频分辨率，因此小波包分析具有更大的应用价值。

2.小波包的数学支撑

以一个三层小波包分解树为例，先开开眼：

A表示低频；D表示高频；末位的序号表示小波分解的层数。分解具有如下关系：

S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3.

虽然多分辨率分析是一种有效的时频分析方法，但它每次只对信号的低频部分进行分解，高频部分保留不动。而且它的频率分辨率与2^j成正比，因此高频部分频率分辨率差。小波包分析对此进行了改进，它同时可在低频和高频部分进行分解，自适应地确定信号在不同频段的分辨率。

理论推导：

小波的秘密10_小波包的数学支撑相关推荐

小波的秘密6_小波包的理解
1.各种变换的适合处理对象小波变换加窗Fourier变换 Fourier变换突变信号或奇异性函数自适应信号处理处理渐变信号实时信号处理稳定和渐变信号实时信号处理 2.小波包分解概述 ...
小波的秘密10_图像处理应用:图像增强
1.前言: 图像融合是信息融合的一个重要分支,广泛地用于目标识别.机器视觉.智能系统.医学图像处理等领域.传统图像融合方法方法主要是在时间域通过算术运算实现融合,具有算法简单直观,适合实时处理等优点, ...
小波的秘密1_小波变换概况与综述
1.有了Fourier,为什么还需要Wavelet? 先来揭揭短: (1)Fourier分析不能刻画时间域上信号的局部特性. (2)Fourier分析对突变和非平稳信号的效果不好,没有时频分析. 傅立 ...
小波神经网络的基本原理,小波神经网络辨识分析
什么是"小波神经网络"?能干什么用呀小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络. 它是基于小波分 ...
Matlab绘制小波尺度函数和小波函数
%小波尺度函数和小波函数 clear,clc,close all; figure,[phi1,psi1,xval1] = wavefun('haar',8,'plot'); figure,[psi2, ...
java 小波去噪原理_小波去噪的基本知识
本篇是这段时间学习小波变换的一个收尾,了解一下常见的小波函数,混个脸熟,知道一下常见的几个术语,有个印象即可,这里就当是先作一个备忘录,以后若有需要再深入研究. 一.小波基选择标准小波变换不同于傅里 ...
morlet小波matlab代码,morlet小波matlab程序
论-Matlab 7.0复Morlet小波分析操作实例.? 92? 2015年5 月科技创新中文科技期刊数据库 ( 文摘版 )自然科学 Matlab 7.0复MorletP]~ 波分析操作 .. ...
matlab 小波启发式阈值滤波,小波阈值去噪
小波阈值去噪小波阈值去噪目录 1.概念 2.原理 3.影响降噪效果的因素 3.1小波基的选择 3.2分解层数的选择 3.3阈值的选择 3.4阈值函数的选择 4.MATLAB代码参考文献小波分析 ...
小波系数等值线图和小波方差图绘制教学
目录 1.数据格式的转化 2. 边界效应的消除或减小 3. 计算(复)小波系数 4. 计算小波系数的实部.模和模方 5. 绘制小波系数实部等值线图 6. 绘制小波系数模和模方等值线图 7. 绘制小波方 ...

小波的秘密10_小波包的数学支撑

1.前言：

2.小波包的数学支撑

小波的秘密10_小波包的数学支撑相关推荐

最新文章

热门文章