【小波变换】【卷积】卷积的物理意义

本文通过两个生动的例子解释了卷积的概念及其物理意义。首先通过疼痛感受的叠加来形象地说明了卷积的基本原理,其次利用具体数值展示了如何通过平移和叠加的方法进行卷积运算。

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转自知乎:https://www.zhihu.com/question/22298352?rf=21686447

解释1

也谈卷积,假如你被别人打了一拳,这一拳会在1小时疼痛消失[这一拳轻重不同,所以虽说都在一个小时消失,但是在1个小时内感觉的疼痛也不一样。设最轻(注意)的一拳在一小时内的疼痛感觉函数为h(t),二倍的最轻力度打你,疼痛感就是2h(t)对吧,f(n)倍最轻力度,就是f(n)h(t)了吧],当别人在一小时内在第一秒,第二秒,第三秒.....第六十秒……动武时,可设f(n)为每次的轻重函数,这就是说在0到2小时内你会感觉疼,那么在这0到2小时的任意一个时刻的疼痛程度Y(t)怎么表示呢?(自己先可以算一下,算出来的话下面的就不用看啦)——肯定是每拳的疼痛效果叠加啦既0到n的f(n)h(t-n)相加,如f(1)h(t-1)+f(2)h(t-2)……,当n很小时,为0.00000001时,就用积分符号啦。n次抽象为τ就是我们平时的f(t)与h(t)的卷积啦!





解释2

1、已知x[0] = a,x[1] = b,x[2] = c

2、y[0] = i ,y[1] = j,y[2] = k

3、下面通过演示求x[n]*y[n]的过程,揭示卷积的物理意义。
第一步,x[n]乘以y[0]并平移到位置0:

第二步,x[n]乘以y[1]并平移到位置1:

第三步,x[n]乘以y[2]并平移到位置2:

最后,把上面三个图叠加,就得到了x[n]*y[n]:



简单吧?无非是平移(没有反褶!)、叠加。

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从这里,可以看到卷积的重要的物理意义是:一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。


重复一遍,这就是卷积的意义:加权叠加

对于线性时不变系统,如果知道该系统的单位响应,那么将单位响应和输入信号求卷积,就相当于把输入信号的各个时间点的单位响应 加权叠加,就直接得到了输出信号。


作者:张俊博
链接:https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/34267457
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

<think>嗯,用户想了解连续小波变换的公式,我需要先回忆一下相关知识。连续小波变换(CWT)是信号处理中常用的时频分析工具,记得它的基本公式涉及到母小波函数和平移、缩放操作。 首先,母小波函数通常用ψ表示,需要满足容许性条件,也就是积分条件。然后,连续小波变换的公式应该是将信号小波的缩放和平移版本进行内积。公式大概是这样的:CWT(a, b) = 积分从负无穷到正无穷,信号f(t)乘以缩放和平移后的小波函数ψ_{a,b}(t)的积分。其中a是尺度参数,b是平移参数。缩放后的母小波应该是1/√a乘以ψ((t-b)/a)吧?这里需要注意归一化因子,确保不同尺度下的能量一致。 然后,我需要检查一下参考资料中有没有相关内容。引用[1]提到了小波变换可以去除频谱的一部分,通过将系数设为零,这可能小波变换的时频局部化能力有关。引用[2]讨论了信号通过低通滤波器时的卷积操作,虽然CWT涉及卷积,但这里的滤波器可能小波的生成有关。而引用[3]主要讲DCT,可能相关性不大。所以主要依据前两个引用,结合已有的知识。 接下来,我需要确认公式的正确性。母小波的缩放和平移确实会导致不同的时频分辨率,而容许性条件确保变换的可逆性。公式中的归一化因子1/√a是为了保证不同尺度下小波的能量相同,这是关键点。 另外,逆变换的存在也很重要,用户可能想知道如何从CWT恢复原始信号。逆变换的公式可能需要积分所有尺度和平移参数,乘以对偶小波函数,但具体形式可能需要查证。不过用户的问题主要是关于CWT的正变换,所以先详细写出正变换公式。 应用场景方面,CWT适用于非平稳信号分析,比如振动分析、生物医学信号处理等。这点可以结合引用[1]中的噪声过滤例子,说明CWT在信号去噪中的应用。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如逆变换、母小波的选择、短时傅里叶变换的区别,以及具体应用案例。这样可以帮助用户进一步深入学习。</think>### 连续小波变换(CWT)公式 连续小波变换(Continuous Wavelet Transform, CWT)是信号处理中用于时频分析的核心工具。其核心思想是通过平移和缩放母小波(mother wavelet)$\psi(t)$,计算信号$f(t)$小波基函数的内积,从而提取信号的局部特征。 #### 1. **基本公式** CWT的定义为: $$ \text{CWT}(a, b) = \frac{1}{\sqrt{|a|}} \int_{-\infty}^{\infty} f(t) \, \psi^* \left( \frac{t - b}{a} \right) dt $$ 其中: - $a \neq 0$为尺度参数(控制小波的缩放),频率成反比; - $b$为平移参数(控制小波的位置); - $\psi^*$表示母小波的复共轭; - $\frac{1}{\sqrt{|a|}}$为能量归一化因子,确保不同尺度下的小波能量一致[^1]。 #### 2. **母小波的条件** 母小波$\psi(t)$需满足**容许性条件**: $$ \int_{-\infty}^{\infty} \frac{|\hat{\psi}(\omega)|^2}{|\omega|} d\omega < \infty $$ 其中$\hat{\psi}(\omega)$是小波的傅里叶变换。此条件保证信号可通过CWT逆变换重建。 #### 3. **物理意义** - **时频局部化**:小波在时间域和频率域均有局部支撑,适合分析非平稳信号。 - **多分辨率分析**:通过调整$a$,可在不同尺度(频率)下捕捉信号特征[^2]。 #### 4. **应用场景** - 信号去噪(如引用[1]中通过小波系数置零实现滤波); - 特征提取(如检测瞬态事件); - 医学信号分析(如心电图、脑电图)。 --- ### 相关问题 1. **如何选择适合的母小波函数?** 2. **连续小波变换短时傅里叶变换(STFT)的区别是什么?** 3. **如何通过CWT实现信号重建(逆变换)?** 4. **小波变换在图像处理中的应用有哪些?**
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