小波及连续小波变换 常用的基本小波 时频分析 连续小波变换的计算 小波变换的分类
小波及连续小波变换 设函数 ,并且 ,即 ,则称 为一个基本小波或母小波。 (连续)小波函数 a和b的意义 性质: 线性性质 平移不变性 ……….
小波及连续小波变换 设函数 , 若 则称 为一个允许小波。 允许条件与 几乎是等价条件.
常用的基本小波 Haar小波
常用的基本小波 2. Daubechies小波 D4尺度函数与小波 D6尺度函数与小波
常用的基本小波 3、双正交小波 双正交B样条小波(5-3)、 (9-7)小波滤波器 bior2.2, bior4.4 (7-5)小波滤波器:
常用的基本小波 4. Morlet小波 Morlet小波不存在尺度函数; 快速衰减但非紧支撑. Morlet小波是Gabor 小波的特例。
常用的基本小波 5. 高斯小波 这是高斯函数的一阶导数,在信号与图象的边缘提取中具有重要的应用。 主要应用于阶梯型边界的提取。 5. 高斯小波 这是高斯函数的一阶导数,在信号与图象的边缘提取中具有重要的应用。 主要应用于阶梯型边界的提取。 特性: 指数级衰减,非紧支撑;具有非常好的时间频率局部化; 关于0轴反对称。
常用的基本小波 6. Marr小波 (也叫墨西哥草帽小波) 这是高斯函数的二阶导数,在信号与图象的边缘提取中具有重要的应用。 主要应用于屋脊型边界和Dirac边缘的提取。 特性: 指数级衰减,非紧支撑;具有非常好的时间频率局部化; 关于0轴对称。
常用的基本小波 7. Meyer小波 它的小波函数与尺度函数都是在频域中进行定义的。具体定义如下:
常用的基本小波 8. Shannon小波 在时域,Shannon小波是无限次可微的,具有无穷阶消失矩,不是紧支的,具有渐近衰减性但较缓慢;在频域,Shannon小波是频率带限函数,具有好的局部化特性。
常用的基本小波 9. Battle-Lemarie样条小波 Battle-Lemarie线性样条小波及其频域函数的图形
时频分析 1. Fourier分析简介 Fourier变换没有反映出随时间变换的频率,也就是说,对于频域中的某一频率,我们不知道这个频率是在什么时候产生的。因此,Fourier分析缺乏信号的局部化分析能力 。 2. 短时Fourier变换 短时Fourier变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用Fourier变换分析每个时间间隔,以便确定在该时间间隔内的频谱信息。
窗口Fourier变换 非平凡函数 称为窗函数, 如果 窗口Fourier变换: 大致反映了 在时刻 b、频率为 的"信号成分"的相对含量。 通常我们用 作为窗函数 的宽度的度量。 窗口Fourier变换: 大致反映了 在时刻 b、频率为 的"信号成分"的相对含量。
窗口Fourier变换 给出了 在 的时间窗 内的局部化信息。
短时Fourier变换 若 及其Fourier变换 都是窗口函数 ,则称 为短时Fourier变换。 特别地,当窗口函数取Gaussian函数时, 相应的短时Fourier变换称为Gabor变换。 同时给出了 在时间窗 和频率窗 内的局部化信息。 时间-频率窗 的特性:不变的宽度 和固定的窗面积 测不准原理: 应用上的局限性:不太适合分析非平稳信号。
小波时频分析 小波分析能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口。 假设 是任一基本小波,并且 与 都是窗函数, 它们的中心 与半径分别为 和 不妨设 和尺度 a都是正数。 , , 。 给出了 在时间窗 内的局部化信息。 给出了 在频域窗 内的局部化信息。
小波时频分析 若用 作为频率变量 内的局部化信息, 即小波变换具有时—频局部化特征。 窗宽: 面积: 的宽度是 宽度的 倍. 检测信号 ,则 给出了信号 在时间—频率平面( 平面)中一个矩形的时间—频率窗 内的局部化信息, 即小波变换具有时—频局部化特征。 窗宽: 面积: 的宽度是 宽度的 倍. 检测信号 的高频成分需用 具有比较小的 的分析小波 . 这时时间窗会自动 变窄,并在高频区域对信号进行细节分析.
各种变换的比较 小波变换的特性 Fourier变换的特性 分解种类:时间-尺度或时间-频率 分解种类: 频率 分析函数:具有固定震荡次数的时间有限的波。 小波函数的伸缩改变其窗口大小。 变量: 尺度,小波的位置 信息:窄的小波提供好的时间局部化及差的频率 局部化,宽的小波提供好的频率局部化 及差的时间局部化。 适应场合:非平稳信号 Fourier变换的特性 分解种类: 频率 分析函数: 正弦函数,余弦函数 变量: 频率 信息: 组成信号的频率 适应场合: 平稳信号 算法复杂度: 短时Fourier变换的特性 分解种类:时间-频率 分析函数:由三角震荡函数复合而成的时间有限的波 变量:频率,窗口的位置 信息: 窗口越小,时间局部化越好,其结果是滤掉低频成分; 窗口越大,频率局部化越好, 此时时间局部化较差. 适应场合:次稳定信号
连续小波变换的计算 数值近似积分法、快速算法(包括Mellin算法,斜交投影算法等) 在Matlab小波工具箱中,用cwt()函数计算连续小波变换。 连续小波变换的结果的显示方式: 灰度表示,三维表示
连续小波变换与离散小波变换在分析信号时的优缺点 2, 4, 8, 16 , 32 1,2,…, 32
小波变换的分类 中 离散小波及离散(参数)小波变换: 二进小波及二进小波变换 三个变量均为连续变量, 通过对它们施加不同的 离散化条件对小波及小波变换进行分类。下面介绍两种最重要的分类: 离散小波及离散(参数)小波变换: 二进小波及二进小波变换 只对a,b离散化 : 只对a离散化
离散小波及离散(参数)小波变换 令参数 , ,其中 ,则离散(参数)小波为: 在这种情况下,常用 记 ,即 相应于离散小波 的离散(参数)小波变换为: 重构问题: 在满足什么条件下,可以由离散小波变换 重构原信号? 可以验证,离散(参数)小波变换不具有平移不变性(习题6.4)。
离散小波及离散(参数)小波变换的进一步讨论 尺度离散化: 实际工作中最常见的情况是,将尺度 a按照二进尺度离散化,此时a 取值为 位移离散化: 当a=2-J (也就是j =J时),b可以某一基本间隔b0做均匀采样. b0应适当选择使信息仍能覆盖全b轴而不丢失(如不低于Nyquist采样率). 每经过一次小波变换, 其采样间隔扩大一倍,由此可见此时a-b平面内的采样点如下图所示.
离散小波及离散(参数)小波变换的进一步讨论 即对于分辨率j, b以采样间隔1/2jb0做均匀采样.此时, 变为 ,为简化书写,通常认为b0=1, 也就是把b轴用b0加 以归一.并记 问题: 如何利用db2小波的支撑解释突变点的支撑区间? [2.7890625,2.828125]
连续二进小波变换 二进小波的构造及一些常用的二进小波 离散二进小波变换的快速算法 二维二进小波变换及其快速算法
二进小波及二进小波变换 在连续小波变换中,令参数 ,而参数b仍取连续值. , 则有二进小波: 这时, 的二进小波变换定义为: 重构问题: 在满足什么条件下,可以由二进小波变换 重构原信号?
二进小波及二进小波变换 卷积定义: 假定小波函数 为实函数, 尺度符号改用 表示,相应于 的连续 小波变换记为 当 . 时, 连续二进小波变换为: 其中, 重构问题: 在满足什么条件下,可以由二进小波变换 重构原信号? 注意与当前文献中各种定义的区别.
二进小波及二进小波变换 ,且 设函数 ,如果存在正常数 与 ,使得 满足 使得原信号可由二进小波变换得到重构: 二进小波及其稳定性条件 二进小波变换的稳定性条件 则 二进小波及其重构小波 二进小波变换具有平移不变性 且存在 满足 二进小波是允许小波 离散小波是二进小波 使得原信号可由二进小波变换得到重构:
二进小波的构造 目标: 构造可用于快速计算的具有有限长的二进小波滤波器. 若 则 是 的一个重构小波。 为二进小波 设 都是有限滤波器, 目标: 构造可用于快速计算的具有有限长的二进小波滤波器. 设 都是有限滤波器, 是其频域表示 ; 都是能量有限的函数,且满足 若 则 是 的一个重构小波。 为二进小波
二进小波的构造 较简单的情况: 正交二进小波 非正交二进小波 二进对偶尺度函数与对偶小波 问题讨论: 是二进小波 且 =
一些常用的二进小波 例7.1 非正交的二次样条二进小波[一般求解过程参阅指定参考文献,吴爱弟等 ] 令 例7.1 非正交的二次样条二进小波[一般求解过程参阅指定参考文献,吴爱弟等 ] 令 为二次盒样条函数的Fourier变换: 取 是一个二进小波(验证!).
一些常用的二进小波 图7-1 非正交二次二进样条小波 画图方法讨论:1)分析mallat著作中采用的方法;2)用upcoef画图的合理性。
一些常用的二进小波 例7.2 正交的二次样条二进小波 令 为二次盒样条函数的Fourier变换: 问题: 已知 其中,当 时 求解g(z)?
一些常用的二进小波 正交的二次二进样条小波
一些常用的二进小波 例7.2 正交的三次样条二进小波 令 为三次盒样条函数的Fourier变换: 类似地,可以求出h 和g : ; 例7.2 正交的三次样条二进小波 令 为三次盒样条函数的Fourier变换: 类似地,可以求出h 和g : ; 另一个解[扬福生著,P151]: 问题: 是否都正确?这同样涉及到上面提到的一般求解问题. 能否给出任意m 次样条二进小波的求解公式?
一些常用的二进小波 正交的三次二进样条小波(利用对称的数据) 正交的三次二进样条小波(利用1/2对称的数据) 相同?
一些常用的二进小波 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造 阶中心B样条的定义。记 称 为 阶中心B样条。 m+1 阶中心B样条 与 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造 阶中心B样条的定义。记 称 为 阶中心B样条。 m+1 阶中心B样条 与 m次盒样条 的区别与联系: 当m为奇数时, 当m为偶数时, 由 向右平移1/2得到。 以下分偶数阶和奇数阶中心B样条介绍零对称和反对称二进小波的构造方法。
一些常用的二进小波 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造(续) 以偶数阶中心B样条为基础的二进样条小波 n维实数组 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造(续) 以偶数阶中心B样条为基础的二进样条小波 n维实数组 零反对称的二进样条小波 零对称的二进样条小波
一些常用的二进小波 零反对称二进样条小波 由 构造的 零对称二进样条小波
一些常用的二进小波 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造(续) 以奇数阶中心B样条为基础的二进样条小波 非 周期 解决方法: 例7.3 零对称和反对称二进样条小波的构造(续) 以奇数阶中心B样条为基础的二进样条小波 非 周期 解决方法: 零反对称的二进样条小波 零对称的二进样条小波
一些常用的二进小波 由 构造的 零对称二进样条小波 零反对称二进样条小波
一些常用的二进小波 Marr小波作为二进小波 [注意: 与教材上相差一个系数] 利用滤波器进行计算时的滤波器系数如下(作为二进小波) [注意: 与教材上相差一个系数] 利用滤波器进行计算时的滤波器系数如下(作为二进小波) [扬福生著,P148]: 0 0.4317 0.7118 1 0.2864 -0.2309 2 0.0450 -0.1120 3 -0.0393 -0.0226 4 -0.0132 0.0062 5 0.0032 0.0039 问题: 这些滤波器系数是如何计算得到的? 更正: 应该是关于零对称的系数?
一些常用的二进小波 为什么不是关于零对称的?
离散二进小波变换的快速算法 小波变换的尺度为: 介绍如何利用二进小波变换处理离散信号的输入序列,以及如何采用滤波器组 进行快速计算。 如何理解采样间距为1的离散信号的二进小波变换? 为表述方便,令 小波变换的尺度为: 小波变换的尺度为: 由于 s=2j, 因此,相应的分辨率j为: 由于 s=2j, 因此,相应的分辨率j为:
离散二进小波变换的快速算法 介绍如何利用二进小波变换处理离散信号的输入序列,以及如何采用滤波器组 进行快速计算。 如何理解采样间距为1的离散信号是一个被平滑的连续函数的均匀采样? 设 是采样间距为1的离散信号, 则存在 使得
离散二进小波变换的快速算法 ,在整数格点上,二进小波系数由下式给出: 离散二进小波变换的定义: 对任意 ,记 对 则对任意尺度 ,离散信号序列 称为 的离散二进小波变换。 快速算法的基本求解思想: 将离散的问题转化为连续的问题处理,然后给出离散的处理结果.
离散二进小波变换的快速算法 讨论: 在Matlab中,二进小波变换没有对应的实现函数,需要自己编写. 与第4章中的相应算法相比,推导过程不同. 注意分解与重构滤波器的不同符号.
离散二进小波变换的快速算法 a) b)
二维二进小波变换的一般概念 通过两个小波 和 定义 ,这里假设这两个小波都是 实函数。 则对任意的函数 , 在尺度 和位置 的小波变换 由两个分量来定义,即 我们称函数集合 为 的二维 二进小波变换。
二维二进小波变换的一般概念 若存在 和 ,使得 则存在重构小波 ,其Fourier变换满足 使得 称这两个小波 和 为二维二进小波.
二维可分离二进小波变换构造的一般框架 周期 周期 和 是 重构小波。 问题: 如何验证 和 满足稳定性条件?
常用的二维可分离二进小波变换 例7.4 由非正交的二次样条二进小波,构造可分离的二维二进小波 取 ,则 ;当 时, 例7.4 由非正交的二次样条二进小波,构造可分离的二维二进小波 取 ,则 ;当 时, 例7.5 由正交的二次样条二进小波,构造可分离的二维二进小波 取 ,则 与以前的问题相似,这里的关键是如何求解l(z)? 书上给出的是正交的三次样条二进小波对应的{ln}.
常用的二维可分离二进小波变换 例7.6 由零对称和反对称二进小波构造可分离的二维二进小波 取 实数组 则利用对称二进小波 及其重构小波 例7.6 由零对称和反对称二进小波构造可分离的二维二进小波 取 实数组 则利用对称二进小波 及其重构小波 所构造的 是一个对称的二维二进小波。 相应地,利用反对称二进小波 及其重构小波 所构造的 是一个反对称的二维二进小波。
二维离散二进小波变换及其快速算法 介绍采样间距为1的规范化离散图像的二进小波变换: 设 是采样间隔为1 的二维离散信号,则存在一个二维函数 ,使得 对任意 ,记 对 ,在整数网格点 上,二进小波系数由下式给出: 则对任意尺度 ,离散信号序列 称为 的离散二维二进小波变换。
二维离散二进小波变换及其快速算法 例7.4中二维二进小波变换的快速实现: 式(7.36),(7.37),(7.38)的时域表示:
二维离散二进小波变换及其快速算法 例7.4中二维二进小波变换的快速实现: 分解算法 (7.39) 的时域表示为: 重构算法
二维离散二进小波变换及其快速算法 例7.5中二维二进小波变换的快速实现:
补选习题 提供Matlab中小波时频分析的仿真例子. 要求: 必须真正理解解题思想及过程,并详细描述之.
习题说明 补充选做习题 7.1题可以参考相关资料[上载网络学堂] 7.6题搞清循环卷积的概念 考虑用upcoef()进行二进小波做图的合理性, 考虑小波的支撑(提示:通过小波方程应该可以求出.) 补充选做习题 1. 例7.2中所提出的求解方法问题 2. 例7.4中{ln}的求解问题.
思考题 1. Marr二进小波滤波器的求解问题 2. 正交的m次二进样条小波的一般求解公式问题. 3. 例7.4~7.6中二维二进小波稳定性条件的验证问题. 4. 能否给出定理7.3中二维二进小波稳定性条件成立的一个充分条件.