小波 分析当小波频域带宽较窄时，小波 分析方法原理小波 /方法原理介绍如下:小波本当频域带宽较窄时，对应时域即时域带宽较宽；当频域带宽较宽时 ， 表示时域带宽较窄，我们想要的信号分析通常是-1 。它是具有平缓波形的大波长分量，显示了信号的整体外观，在小波 分析中 ， 称为近似、近似或总览，同样,时域 signal中带宽较窄的成分是那些波形在短时间内变化剧烈的成分 。
【小波分解时域分析】
1、 小波变换到底是怎么是怎么个变换法?是不是可以通过给定的 时域图,得到...你好！小波的变换最早是在时域中进行的 ， 所以得到了时域图 。小波 transform的基本思想众所周知，小波 transform来源于傅立叶变换 。傅立叶变换的基本思想是将信号分解叠加成一系列不同频率的连续正弦波 ， 或者从另一个角度将信号从时域变换到频域 。但是傅立叶变换有一个严重的不足，就是在做变换的时候丢失了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果来判断具体的信号是什么时候发生的，也就是傅立叶变换只是一个纯频域分析的方法，在频域的定位是完全准确的(也就是频域分辨率最高)，但是在时域中没有定位 。
基本思想是给信号加一个小窗口，信号的傅立叶变换主要是在小窗口内对信号进行变换 ， 从而反映信号的局部特征 。但由于短时傅里叶变换的定义，其窗函数的大小和形状与时间和频率无关，保持固定 。如果需要对高频信号使用小的时间窗，对低频信号使用大的时间窗分析，这种可变时间窗的要求与短时傅立叶变换的固定时间窗的特性(窗不随频率变化)相冲突 。
2、 小波降噪原理图像去噪的主要目的是在保证图像细节尽可能不丢失的同时，有效降低图像噪声 。根据图像的特性、噪声的统计特性和频率分布来进行图像去噪的方法有很多 ， 但它们的基本原理都是利用图像噪声和信号在频域的不同分布，即图像信号主要集中在低频部分，噪声信号主要分布在高频部分，采用不同的去噪方法 。传统的去噪方法不仅会去除噪声，还会破坏信号信息，模糊图像 。
在小波变换之后 ， 不同的定律出现在不同的分辨率上 。通过设置阈值，调整小波系数 ， 可以达到小波去噪的目的 。小波 transform去噪的基本思想可以概括为:小波 transform用于将含噪信号分解变换到多尺度，而小波 transform多采用二进制类型，然后/在各尺度上属于噪声 。关键是用什么准则去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分 。
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