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小波分析的特点,matlab小波分析工具箱

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DB 小波系数族中的各种小波有什么特点？小波数学变换原理小波分析Theory小波分析是数学中迅速发展的新领域，既有深刻的理论，又有广泛的应用 。(1) 小波 分析用于信号和图像压缩是小波 分析应用的一个重要方面，基于小波 分析的压缩方法有很多，其中小波包最佳基方法、小波域纹理模型方法、小波变换零树压缩、 。
1、...让我讲一下这两种变换的原理并且讲出 小波变换的优势急急急...傅里叶变换将信号分解成正弦和余弦函数，得到信号的频域特征，这些特征是信号的整体特征 ， 不能反映信号的局部特征 。在某些情况下，需要结合分析信号的时频特性 。这时候傅里叶变换就无能为力了 。短时傅立叶变换(当然也包括快速傅立叶变换)可以在一定程度上解决这个问题 。也叫加窗傅里叶变换，但由于窗函数固定，无法兼顾时域分辨率和频域分辨率 。(根据海森堡的测不准定理，会受到时频中分辨率的限制分析 。
2、 小波变换在信号处理中主要有哪些应用? 小波变换在现代信号处理中应用广泛 。与傅里叶变换相比，它在信号处理方面更有优势 。它包括:数学领域的许多学科；信号分析，图像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器情报:计算机分类和识别；音乐和语言的人工合成；医学成像和诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等 。比如在数学上，已经用在数值分析，构造快速数值方法，构造曲线曲面，解微分方程，控制论等等 。
【小波分析的特点,matlab小波分析工具箱】图像压缩、分类、识别和诊断、去污染等 。在图像处理方面 。医学成像方面，b超、CT、MRI的时间减少 ， 分辨率提高 。(1) 小波 分析用于信号和图像压缩是小波 分析应用的一个重要方面 。其特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号和图像的特性不变 ， 并能在传输中抗干扰 。基于小波 分析的压缩方法有很多，其中小波包最佳基方法、小波域纹理模型方法、小波变换零树压缩、/
3、 分析比较Fourier变换、窗口Fourier变换和 小波变换的特点 。傅里叶变换是一种全时域的变换，即从负无限时间到正无限时间的变换 。它有最高的频率分辨率，但没有时间分辨率 。窗口的傅立叶变换是在时域进行的 ， 因此它可以同时具有时间分辨率和频率分辨率 。但由于加窗的影响，其频率分辨率丧失，时间分辨率取决于窗的大小 。小波变换是一种类Cohen变换，其基本思想是在核函数上展开函数，具有时间和频率分辨率 ， 所以小波变换也具有时间和频率分辨率 。
4、 小波变换中,采用不同种类的 小波,效果有什么不同?与传统的傅里叶变换相比，Gabor 小波 transform具有良好的时频局部化特性 。即非常容易调整Gabor滤波器的方向、基频带宽和中心频率 ， 从而最好地兼顾信号在时间和空间域以及频率域的分辨率；Gabor 小波变换具有多分辨率特性，即缩放能力 。即通过多通道滤波技术将一组具有不同频域特征的Gabor 小波应用于图像变换，每个通道可以得到输入图像的一些局部特征 ， 从而可以根据需要在不同的粒度下分析 image 。

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