锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

小波谱分析mallat算法

经验分享睿知

离散小波变换和正交小波变换的主要目的是实现mallat 算法和小波重构 。从小波发展历史来看 ， 很多小波最初被发明出来只是为了满足CWT或者二进制离散小波变换，但是mallat 算法还没有被使用过 ， 后来出现了使用mallat 算法的DWT，这时候一方面需要考虑数学问题，另一方面要考虑相应的信号处理滤波器的构造 。

1、求说明样条函数和样条小波的历史和发展现状以下文字均摘自网络 ， 非常感谢 。1.小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet于1974年首先提出的 。逆公式是通过物理直觉和信号处理的实际需要建立起来的 ， 但当时并没有得到数学家的认可 。就像法国热工程师J.B.J .傅立叶在1807年提出了任何函数都可以展开成无穷多个三角函数级数的创新概念一样，并没有得到著名数学家J.L .拉格朗日、P.S .拉普拉斯和A.M .勒让德的认可 。

2、什么是“小波神经网络”?能干什么用呀wavelet neural network(WNN)是以小波分析为突破口的人工神经网络 。它是一种基于小波理论和小波变换的新型分层多分辨率人工神经网络模型 。即使用非线性小波基代替通常的非线性Sigmoid函数，其信号表达式由所选小波基的线性叠加表示 。避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有很强的函数学习能力和推广能力 ， 应用前景广阔 。

医学成像方面，b超、CT、MRI的时间减少，分辨率提高 。2.在signal 分析中也有广泛应用 。可用于边界处理与滤波、时频分析、信噪分离与弱信号提取、分形指数计算、信号识别与诊断、多尺度边缘检测等 。3.工程技术中的应用 。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、遥远宇宙的研究和生物医学 。

3、关于连续小波变换的几个问题,求教【小波谱分析mallat算法】首先要理解连续或不连续多指数学的概念 。应用中的信号都是离散的，但是你的采样高到可以认为是连续的，所以小波变换关心的是点数，而不是信号是否连续 。对于CWT或者DWT来说，是否连续并不代表分析 signal，你说的是A还是B，不过还是可以借鉴上面对信号连续性的理解 。在CWT中 ， A是连续的，B实际上是点数，也可以认为是连续的 。最早的DWT没有mallat 算法 。当时A是2的幂离散的，而B是连续的，也就是二进小波变换 。

    推荐阅读


    上一篇：唯品会目标客户分析

    下一篇：h5小游戏数据分析,微信小游戏数据分析软件