常用的频域分析法包括带通滤波器组法、傅里叶变换法和线性预测分析法 。小波分解概念中的基本关系，并研究小波Transform功率谱的意义是什么？电力系统中各种电力负荷随时间变化的曲线，更有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特征都体现在其功率频谱中 ， 其相位变化只起很小的作用，低通分解滤波器 。
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1、二维 小波变换怎样用矩阵来实现首先对直线进行一维变换，得到两部分，高频H和低频L ， 然后对高频H部分进行两次滤波 ， 得到另一组高频和低频(h1，l1) ， 再对L部分与滤波器进行卷积，得到一组高频和低频(h2，l2) 。这样，二维矩阵被分解成四个部分 。我举个例子:做一个输入矩阵:imgzeros(128，128)；img(60:68 ， 60:68)1；%中间有一个小孔imshow(img)；%原始图像ffft2(img，
2、第三章语音信号特征分析语音合成的音质和语音的识别率都依赖于语音信号分析的准确度和精度 。例如，使用线性预测分析来合成语音，先决条件是使用线性预测分析来分析语音数据库 。如果线性预测分析得到的语音参数是好的，那么这个参数得到的语音质量就是好的 。例如，如果用带通滤波器组方法进行语音识别 ， 先决条件是找出语音共振峰的幅度、数量、频率范围和分布 。
时域分析简单直观，清晰易懂，物理意义明确 。更有效的分析是围绕频域进行的，因为语音中最重要的感知特征都体现在其功率频谱中，其相位变化只起很小的作用 。常用的频域分析法包括带通滤波器组法、傅里叶变换法和线性预测分析法 。频谱具有明显的声学特征，频域分析得到的特征具有实际的物理意义，如共振峰参数、基音参数周期等 。倒谱域通过对数功率频谱的逆傅立叶变换得到，可以有效地将信道特征与激励特征分离，更好地揭示语音信号的本质特征 。
3、 小波分解概念上的基本关系,低通分解滤波器,高通分解滤波器,尺度函数...这个问题太深入了，我只能给你一些大概的框架答案 。通常的DWT可以从双尺度方程的概念说明小波基函数可以通过尺度函数的平移和展开的线性组合得到，这在数学上是小波空间和尺度空间的问题，在计算上由滤波器完成 。尺度函数的傅里叶变换具有低通滤波器的性质 。小波函数具有高通滤波器的特性(相当于带通滤波器) 。通常根据小波函数和scale函数来设计相应的H和L ， 以完成小波函数的小波变换，但如何设计很重要 。
图像分解的每一层都有一个低通滤波器，matlab可以通过减少数据量(每阶数据量减半)使小波变换中的尺度扩展翻倍 。sum(L)的根号2是由于小波系数计算公式中1/根号2的系数关系，使得最终计算出的值之和为1，而matlab的滤波器之和默认为1 ， 当然也可能不是1，也可能是2或3 。
4、研究 小波变换的 功率谱有什么意义电力系统中各种电力负荷随时间变化的曲线 。它是电力系统电力调度和电力系统规划的基础，电力系统的负荷涉及到广大地区的各类用户 ， 每个用户的用电量差别很大 ， 无法事先知道何时、何地增加何种负荷 。因此，电力系统的负荷变化是随机的，人们用负荷曲线来描述负荷随时间的变化，并据此研究负荷变化的规律性 。
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