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本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”

本文所提方法是多种时频分析方法的总结和提高，在原有的方法基础上，进行了综合和改机，用于处理图像问题，信号问题，语音识别问题，都能取得很好的效果，验证了所提方法 的 有效性

本文所提的方法是基于S变化的时频分析方法，在S变换额基础上，进行了改进，减少了能量泄漏，提高了视频分辨率，是当前较好的视频分享方法，对于处理图像问题，很有帮助，有很好的额效果

关于 深度学习的代码 ，可以深度学习（Deep Learning, DL）或阶层学习（hierarchical learning）是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络（Artifitial Neural Networks, ANNs），在计算系统中实现人工智能 。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选，因此深度学习具有表征学习（representation learning）能力 ，可以实现端到端的监督学习和非监督学习 。此外，深度学习也可参与构建强化学习（reinforcement learning）系统，形成深度强化学习