小波与小波变换.pptVIP

由此可见，离散小波变换可以表示成由低通滤波器和高通滤波器组成的一棵树。原始信号通过这样的一对滤波器进行的分解叫一级分解。信号可进行多级分解。如果对信号的高频分量不再分解，而对低频分量连续分解，就得到了小波分解树。如图8-701如果不仅对低频分量分解，也对高频分量分解就得到了小波包分解树。小波包分解树是小波分解树的一般化，可为信号分析提供更丰富详细的信息。02小波分解树:小波包分解小波重构离散小波变换可以用来分解信号，也可以把分解的系数还原成原始信号，这个过程叫重构或合成。数学上叫做逆离散小波变换（IDWT)。01小波变换时包含滤波和降采样两个过程，而重构时要包含滤波和升采样过程。重构方法如图8-1002在分解和重构过程中滤波器的选择是一个重要的研究问题。在分解阶段，降采样会引起畸变，叫做混叠。这就要求在分解和重构阶段精心选择关系紧密但不一定一致的滤波器才有可能取消这种混叠。通常采用正交镜像滤波器系统，它是由低通分解滤波器和高通分解滤波器以及重构滤波器构成。在数学上，小波定义为对给定函数局部化的函数。小波可由一个定义在有限区间的函数来构造，称为母小波或叫做基本小波。一组小波基函数可由缩放和平移基本小波来生成函数f(x)以小波为基的连续小波变换定义为函数f(x)与的内积，小波定义哈尔函数是小波系列中最简单的小波。基函数是一组线性无关的函数，可以用来构造任意给定的信号。哈尔基函数由一组分段常值函数组成的函数集。它定义在[0，1）上，每一个分段常值函数的数值在一个小的范围里是“1”，其他地方为“0”。哈尔基函数第二节哈尔函数下面以图像为例并使用线性代数中的矢量空间来说明哈尔基函数。如果一幅图像仅由1个像素组成，这幅图像在整个[0，1）上就是一个常值函数。用表示这个常值函数，用表示由这个常值函数生成的矢量空间，这个常值函数叫做框函数,它是构成矢量空间的基.如果一幅图像由2个像素组成，这幅图像在[0，1）区间中有两个等间隔的子区间：[0，1/2）和[1/2，1），每个区间各有一个常值函数。可以按照这种方法继续定义基函数和由它生成的矢量空间。