学习笔记---Harr小波

本文通过对比傅立叶级数与小波变换,介绍了Harr小波的基本概念及其在信号处理中的应用。Harr小波作为一组分段常量函数,能够有效地去除随机孤立噪音。

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前面的话:本人是纯属菜鸟。本笔记中,肯定错误百出,被我误导的小朋友,大朋友我一概不负责。

前段时间真的很懒,刚看了一小半的数学分析又掉下了。前天晚上睡不着拿出了床头的小波变换的书又翻了翻。

我们知道傅立叶级数可以看成是f 在 L2 空间上对某个由三角函数构成的正交基的展开,傅立叶级数中这个正交基就是

exp(i * PI * n ) / sqrt(2*PI) ---- n为整数.

f 在这个基的坐标系的坐标就是傅立叶系数(差一个常数)。

同样的,如果用勒让得多项式的正交系来做展开,就是spherical harmoic.

那么小波是什么?
目前,我只看懂了最简单的Harr小波。Harr构造了这样一组函数,这种函数是分段常量函数,就是用楼梯台阶一样的函数来逼近连续的函数。 而这组“台阶”函数可以用 尺度函数(父小波)和母小波(也是由尺度函数构成)构造的一个正交基。用这个正交基对f进行分解。其思想与傅立叶变换概念(说实话,是空间的概念)是很类似的。

试想,如果一个信号中有一个随机的噪音,我们只要让“台阶”的宽度大于噪音的信号的宽度,在重构的时候,就不会出现这个噪音了。 而这种随机的孤立噪音。用傅立叶变换是很难过滤掉的。

Harr小波很容易说明问题。不过据说因为它不连续,实用价值不大。看来我还要继续研究哪些更”漂亮“的小波。

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