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1、第3章小波变换3.4离散小波变换(DWT,discretewavelettransform)由小波变换的反演公式+∞+∞11f()t=Wab(,)ψ()tdbda∫∫2fab,Caψ0−∞可知,信号f(t)可以由它的小波变换Wabf(,)精确重建。或者说,函数是按“基”ψab,()t的分解,系数就是小波变换,但是这里基的参数(,)ab是连续变化的,所以这些基ψab,()t之间不是线性无关的,它们之间是有“冗余的”(redundant),这就导致了各点小波变换Wabf(,)之间有相关性。要消去各点小波变换之间的关联,需要在函数族{ψab,()t}中寻找
2、相互正交的基函数,通过将ψab,()t中的参数(,)ab离散化可能解决问题,也就是说,将小波基函数ψab,()t的参数(,)ab限制在一些离散点上取值。但是,注意,离散小波变换只是把参数(,)ab离散化,并没有将待分析信号f(t)和分析小波ψ()t的时间变量t离散化。ab,3.4.1参数的离散化¢尺度参数a的离散化通常取jaa=±0,j=0,1,2,...±a0>1,对应小波:1第3章小波变换1⎛⎞tb−−j−jψψ⎜⎟=−aa2()()tbj00aja0⎝⎠0¢位移参数b的离散化对于j=0,考虑一个合适的bRR0∈(为实数集),使得ψ()tkbk−
3、=0,0,1±,...能覆盖整个时间轴且信息不会丢失。j对于其它尺度a0,j=1,2,...±±下的小波函数j−2−jaa00ψ((t−b)),因为在它时间轴上的宽度是小波母函数ψ()t的jja倍,因此采样间隔可以扩大a倍而不会引起信息丢失,这时位移00j参数取为bab=00。如下得离散化后且不会损失信息的小波函数:j1⎛⎞tkab−−j−002jψψ⎜⎟j=aa000()t−∈kbj,,kZaja0⎝⎠0调整时间轴使得kb0化为整数k,于是离散后的小波函数为j−−jψψ()ta=−2()atk,,jkZ∈jk,00¢离散小波变换的定义若2,(2为ψ
4、()tLR∈()L(R)ψ()t的矢量空间,R为实数集),j−2−ja0>1,ψψjk,00()ta=()atk−,,jkZ∈,则定义:Wjkftfj(),,==()ψψ,k(t)∫ft()jk,(td)tR为f(t)的离散小波变换。离散小波变换是尺度-位移平面的离散点上的函数,(这些点是2第3章小波变换规则分布的),与连续小波变换比较少了许多点上的值,自然会引起以下的问题:1)离散小波变换Wjkf(,)是否包含了函数f(t)的全部信息?就是说,能否由Wjkf(,)重构原函数f(t);2)是否任意函数都能以ψjk,(t)为基表示出来,即有f()tC=
5、∑jk,,ψjk()t,如果可以,Cjk,=?jkZ,∈下面需要引入框架的0概念来回答这两个问题。3.4.2小波框架和Reisz基引入基底和框架的概念,用于研究一个函数空间中的无穷多个元素之间的关系或求其表达式。¢小波框架Frame由小波函数构成函数空间的框架称为小波框架。其定义为设ψ()t是小波母函数,则j−−jψψ()ta=−2()atkj,,k∈Z,jk,002若对于任何f()tLR∈(),有+∞222Af≤∑f,,ψjk,≤Bf0<≤<+AB∞(1)t=−∞+∞22ψtwheref()tf=∫()tdt,则称{jk,()}j,kZ∈构成了一个
6、小波框架。−∞从物理上说,上式描述了信号f()t在变换后能量的稳定性。常数B<+∞保证了变换ff→{,ψ}是连续的,而A>0保证了变换是可逆jk,的。3第3章小波变换¢Reisz基ARieszbasisisaframewhosevectorsarelinearlyindependent.若{ψjk,()t}还是线性无关的,即当∑Ctjk,,ψjk()=0时,必j,kZ∈jkZ,∈有Cjk,=0,则称{ψjk,()t}j,kZ∈为Reisz基。下面用满足框架条件的离散小波变换Wjkftfj(,,)=()ψ,k(t)来讨论f(t)的重构问题。ß紧框架(t
7、ightframe)若A==B1时,有f()tW=∑fj(j,(kt)ψ,k)=∑f,ψψjk,,jk(t)(2)jk,jk,小波框架是小波正交基。22+∞2证:因为此时AffB≤≤∑,ψjk,f变成t=−∞22f()tf=∑,(ψjk,t)jkZ,∈这样{ψjk,(t)}就构成H的一个标准正交基(或规范正交基),所以jkZ,∈f()tC=∑jk,,ψjk()t,ft(),,ψψmn,,=∑Cjkjk,ψmn,,jk,jk,当(j,,km)≠(n),ψψjk,,,0mn=。所以Cfmn,=(t),(ψmn,t),于是就得(2)式。证毕。若A=≠B1时
8、,有−1f()tAf=∑,ψψjk,,jk(t)(3)jk,这里已经从前面得出了。4第3章小波变换ß几乎紧框