连续小波变换ppt课件.ppt
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1、连续小波变换,小波及连续小波变换 常用的基本小波 时频分析 连续小波变换的计算 小波变换的分类,小波及连续小波变换,设函数,,并且,,即,,则称,为一个基本小波或母小波。,(连续)小波函数,a和b的意义,性质: 线性性质 平移不变性 .,小波及连续小波变换,设函数,则称,为一个允许小波。, 若,允许条件与,几乎是等价条件.,常用的基本小波,Haar小波,常用的基本小波,2. Daubechies小波,D4尺度函数与小波,D6尺度函数与小波,常用的基本小波,3、双正交小波,双正交B样条小波(5-3)、 (9-7)小波滤波器,bior2.2, bior4.4,(7-5)小波滤波器:,常用于图形学中
2、。其中尺度函数是一个三次B样条。,常用的基本小波,4. Morlet小波,Morlet小波不存在尺度函数; 快速衰减但非紧支撑.,Morlet小波是Gabor 小波的特例。,Gabor 小波,Morlet小波,常用的基本小波,5. 高斯小波,这是高斯函数的一阶导数,在信号与图象的边缘提取中具有重要的应用。主要应用于阶梯型边界的提取。,特性: 指数级衰减,非紧支撑;具有非常好的时间频率局部化; 关于0轴反对称。,常用的基本小波,6. Marr小波,这是高斯函数的二阶导数,在信号与图象的边缘提取中具有重要的应用。主要应用于屋脊型边界和Dirac边缘的提取。,(也叫墨西哥草帽小波),特性: 指数级衰
3、减,非紧支撑;具有非常好的时间频率局部化; 关于0轴对称。,常用的基本小波,7. Meyer小波,它的小波函数与尺度函数都是在频域中进行定义的。具体定义如下:,常用的基本小波,8. Shannon小波,在时域,Shannon小波是无限次可微的,具有无穷阶消失矩,不是紧支的,具有渐近衰减性但较缓慢;在频域,Shannon小波是频率带限函数,具有好的局部化特性。,常用的基本小波,9. Battle-Lemarie样条小波,Battle-Lemarie线性样条小波及其频域函数的图形,时频分析,1. Fourier分析简介,Fourier变换没有反映出随时间变换的频率,也就是说,对于频域中的某一频率,
4、我们不知道这个频率是在什么时候产生的。因此,Fourier分析缺乏信号的局部化分析能力 。,2. 短时Fourier变换,短时Fourier变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用Fourier变换分析每个时间间隔,以便确定在该时间间隔内的频谱信息。,非平凡函数,称为窗函数,,如果,窗口Fourier变换,通常我们用,作为窗函数,的宽度的度量。,窗口Fourier变换:,大致反映了,在时刻 b、频率为,的信号成分的相对含量。,窗口Fourier变换,给出了,在,的时间窗,内的局部化信息。,短时Fourier变换,若,及其Fourier变换,都是窗口函数,,则称,为短时Fourier变
5、换。,同时给出了,在时间窗,内的局部化信息。,特别地,当窗口函数取Gaussian函数时,,相应的短时Fourier变换称为Gabor变换。,和频率窗,时间-频率窗,的特性:不变的宽度,和固定的窗面积,测不准原理:,应用上的局限性:不太适合分析非平稳信号。,小波时频分析,小波分析能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口。,假设,是任一基本小波,并且,与,都是窗函数,,与半径分别为,它们的中心,,,,,和,。,不妨设,和尺度 a都是正数。,给出了,在时间窗,内的局部化信息。,给出了,在频域窗,内的局部化信息。,小波时频分析,内的局部化信息,若用,作为频率变量,,则,给出了信号,在时间频率平面(,平
6、面)中一个矩形的时间频率窗,即小波变换具有时频局部化特征。,窗宽:,面积:,的宽度是,宽度的,倍.,检测信号,的高频成分需用,具有比较小的,的分析小波,变窄,并在高频区域对信号进行细节分析.,. 这时时间窗会自动,各种变换的比较,小波变换的特性分解种类:时间-尺度或时间-频率分析函数:具有固定震荡次数的时间有限的波。 小波函数的伸缩改变其窗口大小。变量: 尺度,小波的位置 信息:窄的小波提供好的时间局部化及差的频率 局部化,宽的小波提供好的频率局部化 及差的时间局部化。适应场合:非平稳信号,Fourier变换的特性 分解种类: 频率 分析函数: 正弦函数,余弦函数 变量: 频率 信息: 组成信
7、号的频率 适应场合: 平稳信号 算法复杂度:,短时Fourier变换的特性 分解种类:时间-频率 分析函数:由三角震荡函数复合而成的时间有限的波 变量:频率,窗口的位置 信息: 窗口越小,时间局部化越好,其结果是滤掉低频成分; 窗口越大,频率局部化越好, 此时时间局部化较差. 适应场合:次稳定信号,连续小波变换的计算,数值近似积分法、快速算法(包括Mellin算法,斜交投影算法等),在Matlab小波工具箱中,用cwt()函数计算连续小波变换。,连续小波变换的结果的显示方式: 灰度表示,三维表示,连续小波变换与离散小波变换在分析信号时的优缺点,2, 4, 8, 16 , 32,1,2,, 32
8、,小波变换的分类,中,三个变量均为连续变量,,离散化条件对小波及小波变换进行分类。下面介绍两种最重要的分类:,通过对它们施加不同的,离散小波及离散(参数)小波变换:二进小波及二进小波变换,只对a,b离散化,: 只对a离散化,离散小波及离散(参数)小波变换,令参数,,,,其中,,则离散(参数)小波为:,在这种情况下,常用,记,,即,相应于离散小波,的离散(参数)小波变换为:,重构问题:,在满足什么条件下,可以由离散小波变换,重构原信号?,可以验证,离散(参数)小波变换不具有平移不变性(习题6.4)。,离散小波及离散(参数)小波变换的进一步讨论,尺度离散化:,实际工作中最常见的情况是,将尺度 a按
9、照二进尺度离散化,此时a 取值为,位移离散化:,当a=2-J (也就是j =J时),b可以某一基本间隔b0做均匀采样. b0应适当选择使信息仍能覆盖全b轴而不丢失(如不低于Nyquist采样率). 每经过一次小波变换, 其采样间隔扩大一倍,由此可见此时a-b平面内的采样点如下图所示.,离散小波及离散(参数)小波变换的进一步讨论,变为,为简化书写,通常认为b0=1,以归一.并记,即对于分辨率j, b以采样间隔1/2jb0做均匀采样.此时,也就是把b轴用b0加,问题: 如何利用db2小波的支撑解释突变点的支撑区间?,2.7890625,2.828125,二进小波变换,连续二进小波变换 二进小波的构
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