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离散小波变换长期以来离散小波变换(Discrete Wavelet Transform)在数字信号处理石油勘探地震预报医学断层诊断编码理论量子物理及概率论等领域中都得到了广泛的应用各种快速傅氏变换(FFT)和离散小波变换(DWT)算法不断出现成为数值代数方面最活跃的一个研究领域而其意义远远超过了算法研究的范围进而为诸多科技领域的研究打开了一个崭新的局面本章分别对FFT和DWT的基本算法作了简
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第16卷第3期2004年5月
图像处理
第三章 离散小波变换3.1 尺度与位移的离散化方法 减小小波变换系数冗余度的做法是将小波基函数的限定在一些离散点上取值1. 尺度离散化:一种最通常的离散方法就是将尺度按幂级数进行离散化即取(为整数一般取)如果采用对数坐标则尺度的离散取值如图3.1所示图3.1 尺度与位移离散方法2. 位移的离散化:当时(1)通常对进行均匀离散取值以覆盖整个时间轴(2)要求采样间隔满足采样定理即采样频率
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级离散小波变换与框架————对连续小波的完全离散化对连续小波的离散化处理:连续小波离散化后的问题:分析:函数可以被其小波系数完全表征分析:我们希望的重构方法是:分析:为了保证重构方法的稳定性我们需要某种稳定性条件框架的定义:定理:定理的证明思想:算子T有如下特点: 1. T是连续算子 2. T是一一映
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