Matlab小中波分析工具箱2.ppt

Matlab中的小波分析工具箱（Wavelet Toolbox,Ver.1.0);小波分析工具箱的七类函数：;常用的小波基函数：;怎样获取小波基的信息：;Orthogonal yes Biorthogonal yes Compact support no DWT possible but without FWT CWT possible Support width infinite Effective support [-8 8] Regularity indefinitely derivable Symmetry yes Reference: I. Daubechies, Ten lectures on wavelets, CBMS, SIAM, 61, 1994, 117-119, 137, 152.;计算小波滤波器系数的函数：;wname=bior2.2; [rf,rd]=biorwavf(wname) rf = 0.2500 0.5000 0.2500 rd = -0.1250 0.2500 0.7500 0.2500 -0.1250 ;用于验证算法的数据文件：;;连续小波变换：;例子：;一维离散小波变换：;多层小波分解：;其他的一维函数：;二维离散小波变换：;二维信号的多层小波分解：;其他的二维函数：;小波包分解：;小波包分析函数：;信号去噪与压缩：;其他的免费软件工具：;LastWave 小波信号和图像处理软件，用C语言编写，可在Unix和Macintosh上运行。 下载地址：;值得关注的几个发展方向：;提升小波变换（Lifting scheme wavelet transform) ;多小波变换：;Goodman等提出多小波的概念，其基本思想是将单小波中由单个尺度函数生成的多分辨分析空间，扩展为由多个尺度函数生成，以此来获得更大的自由度。1994年，Geronimo,Hardin和Massopus构造了著名的GHM多小波。它既保持了单小波所具有的良好的时域与频域的局部化特性，又克服了单小波的缺陷，将实际应用中十分重要的光滑性、紧支性、对称性、正交性完美地结合在一起。与此同时，在信号处理领域，人们将传统的滤波器组推广至矢值滤波器组、块滤波器组，初步形成了矢值滤波器组的理论体系，并建立了它和多小波变换的关系。 ;多小波的多分辨分析;双尺度方程：;多小波在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力，使其受到高度重视。在它诞生的短短几年时间内，从理论方面，多小波的构造、多小波变换实现中，预滤波器的设计及信号的边界处理正迅速成为新的研究热点，而对它在图??处理方面的应用，人们正进行积极探索，并在静止图像编码、图像去噪两方面取得了一定的成果。 ;多小波变换还需要解决的问题：;线调频小波变换：;仿射时频变换的合成算子：;变换的统一表述：;;课程总结：;课程总结：