Haar小波分析
一 尺度函数与小波函数
基本尺度函数定义为:
,对其向右平移任意 k 个单位,构成函数族
, 该函数族在
空间中正交,证明如下:
1
;
2 当 m 不等于 k 时,
函数族
构成一组正交基,并形成
子空间。在
子空间中,任意函数均可表示为
的线性组合,
。
将函数族
构造宽度缩小一半,则可形成宽度为
的一组正交基,
,同样,该函数族在
空间中正交,并形成
子空间。在
子空间中,任意函数均可表示为
的线性组合,
。
通过以上举例可得:设 j 为非负整数,j 级函数子空间可表示为
,其对应正交基包括:
,观察
中
可有
中
线性组合(
中任意函数均可用
中函数线性组合表达),则
为
得子空间。各个子空间之间存在如下关系:
。
使用不同子空间
中尺度函数得线性组合,可以阶梯近似任意连续函数。在噪声滤除应用中,需要提取一些属于
(高频信息)但不属于
(低频信息)的方法,小波函数即描述了这部分信息,也即小波函数描述
相对于
的正交补空间。根据以上描述,小波函数应该满足一些特性:
1 小波函数仍然位于
空间中,则他应该是
空间基函数的线性组合;
2 小波函数位于
子空间中,则它应于
正交。
空间的基本小波函数表示为:
,该函数位于
空间,且与
正交。同样对小波函数向右平移 k 个单位,构成函数族:
,该函数族在
空间中正交。
空间的基本小波函数表示为:
,该函数族在
空间中正交。
使用尺度函数与小波函数,可以将
空间中函数进行分解:
,其中
为
空间中的小波函数,继续以上分解,可得:

二 Haar分解
1 将函数离散化为
,该函数位于
空间中;
2 由于
,可以将
空间中该函数分解为
(更平滑尺度函数) 与
(小波函数),根据尺度函数与小波函数定义,有如下关系:
(根据图形可验证结论正确),进一步有:
;
3 观察到
分解方式不一致,需要将原函数改写为:
;
4 对改写后的
分别使用更平滑尺度函数与对应小波函数再次改写,有:
,整理得:
;
5 令
,继续分解直到
,可得:
,其中,
为相应的小波分量。
三 Haar重构
1 函数被分解为
, 其中,
;
2
(根据图形可验证结论正确),进一步有:

3
重构为
;
4
重构为
;
5
, 其中,
由
组合;
6 继续重构
与
,直到重构
。
参考资料 小波与傅里叶分析基础 Albert Boggess & Francis J. Narcowich
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