Haar小波的理解
1. 首先理解L^2(R)的概念
L^2(R) 是一个内积空间的概念,表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题。也就是两个函数分别作为一个向量,这两个函数要是平方可积的。L^2(a,b)=<f(x)|g(x)>= ∫g(x)f(x)dx| x=a:b < +∞ [前提: ∫||f(x)||dx| x=a:b < +∞ 和∫||g(x)||dx| x=a:b < +∞]
当<f(x)|g(x)> - f(x) < ε 时,可以默认为 在内积空间内<f(x)|g(x)>向量内积的值非常近似与f(x),通过这个性质,使用无数个正交的向量张成的空间的正交基向量的坐标值来表示f(x),即f(x) = ∑cn*[基向量]i , 可用cn= <f(x)|基向量>/<基向量|基向量>求得Cn.
2. Haar小波
尺度函数:是一组正交基
哈尔小波:是一组正交基
3. Haar小波分解
f(t)j 属于Vj空间,即分辨率为1/2^j的空间
f(t)j = V0 + W0+ W1 +W2+ ... + Wj-1
4. 降采样与升采样
(待更新)
5. 重构
(待更新)
参考文章:
1. 小波分析完美教程经典 - 小波与小波变换- 林福宗 清华大学计算机与技术系 智能技术与系统国家重点实验室
2. 小波与傅里叶分析基础(第二版)- A First Course in Wavelets with Fourier Anaysis - Albert Boggess Freancis J.Narcowich
3. Youtube - Haar Wavelets - Lorenzo Sadun - https://www.youtube.com/watch?v=cQ5cCKtOBGY&t=3s
4. Youtube - 小波 wavelet - junchen feng- https://www.youtube.com/watch?v=it1QClrSa_A
Haar小波的理解的更多相关文章
- 图像算法五:【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波
原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018 ...
- HAAR小波
HAAR小波分解信号或图像的“平滑”部分和“变化”部分(也许所有小波都这样?). 比如信号[1 2 3 4 5 6 7 8] 分解后(不考虑系数): [1.5 3.5 5.5 7.5] ...
- dennis gabor 从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换(转载)
dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换 本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅 ...
- 小波学习之一(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现) ---转载
1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序 ...
- 【转】小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 暨 小波包分解后实现按频率大小分布重新排列(Matlab 程序详解)
转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取 (Matlab 程序详解) ...
- 小波神经网络(WNN)
人工神经网络(ANN) 是对人脑若干基本特性通过数学方法进行的抽象和模拟,是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统. 具有较强的非线性逼近功能和自学习.自适应.并行处理的特点,具有良好的容错能力 ...
- 小波变换——哈尔小波,Haar
哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出,是小波变换(Wavelet transform)中最简单的一种变换,也是最早提出的小波变换. Alfréd Haar,1885~1933,匈牙 ...
- 完全搞懂傅里叶变换和小波(1)——总纲<转载>
无论是学习信号处理,还是做图像.音视频处理方面的研究,你永远避不开的一个内容,就是傅里叶变换和小波.但是这两个东西其实并不容易弄懂,或者说其实是非常抽象和晦涩的! 完全搞懂傅里叶变换和小波,你至少需要 ...
- 二维离散平稳小波重构iswt2
clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 Y=iswt2(cA, ...
随机推荐
- Batch Size对神经网络训练的影响
前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来 ...
- windows日志查看与清理
日志查看 (1) 启动Windows实验台,点击:开始 - 控制面板 - 管理工具 - 事件查看器. (2) 应用程序日志.安全日志.系统日志.DNS日志默认位置:%sys temroot%\syst ...
- 启动docker: Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock
启动docker提示: docker: Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at uni ...
- windom 下面redis安装和扩展安装
参考 https://www.cnblogs.com/yulongcode/p/10585229.html https://blog.csdn.net/qq_41921511/article/deta ...
- Viterbi 算法 Python实现 [NLP学习一]
最近思考了一下未来,结合老师的意见,还是决定挑一个方向开始研究了,虽然个人更喜欢鼓捣.深思熟虑后,结合自己的兴趣点,选择了NLP方向,感觉比纯粹的人工智能.大数据之类的方向有趣多了,个人还是不适合纯粹 ...
- MacOS下terminal防止ssh自动断开的方法和自动断开的原因
之前换了个工作环境,用terminal连接远程服务器的时候老是出现自动断开的情况,搞得我很是郁闷.因为之前在家的时候,并没有出现过类似情况.后来在网上找了很久,发现国外网站上有个大神说应该是有些路由器 ...
- 03 依赖注入--01控制反转、IoC模式
控制反转Inversion of Control DI和IoC几乎都是成对出现的,我们在理解依赖注入之前首先要弄明白什么是IoC,也就是控制反转,体现的就是控制权的转移,即控制权原来在A中,现在需要B ...
- Shiro 550反序列化漏洞分析
Shiro 550反序列化漏洞分析 一.漏洞简介 影响版本:Apache Shiro < 1.2.4 特征判断:返回包中包含rememberMe=deleteMe字段. Apache Shiro ...
- Asp.Net Core 中的HTTP协议详解
1.前言 好久没写博客了,最近虽然没什么假期,但是却比以前还忙!工作.工作.工作,就像赶集似的,聚在一起.对于Web开发人员来说,深入了解HTTP有助于我们开发出更好.更高的Web应用程序.当应用程序 ...
- 演员 Or 开发者的自我修养
演员 Or 开发者的自我修养 时至今日,我都还是很怀念小时候与一群玩伴编写剧本.拍摄,那时候的我还有一个远大的"白日梦"--成为一名导演.很可惜,终究是"白日梦" ...