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2.小波分析的基本理论

2.小波分析的基本理论. 2.1 引言 2.2 小波发展的历史 2.3 小波变换发展概述 2.4 小波分析理论的主要内容. 2.1 引言.

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2.小波分析的基本理论

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  1. 2.小波分析的基本理论 • 2.1 引言 • 2.2 小波发展的历史 • 2.3 小波变换发展概述 • 2.4 小波分析理论的主要内容

  2. 2.1 引言 • 小波(Wavelets)分析理论是自1986年发展起来的一个新的数学分支,是Fourier分析划时代的发展结果。从人们对Fourier分析进行了推广和研究以后,相继提出并发展了一系列新的信号分析理论:短时Fourier变换、Gobar变换、时频分析、小波变换、Randon-Wigner变换、分数阶Fourier变换、线调频小波变换、循环统计量理论和调幅-调频信号分析等。其中,小波变换理论是注意到传统Fourier变换不能满足某些信号处理的要求而产生的,其最初的理论思想可追溯到1909年haar的工作。从现代小波分析的发展来看,曾在1930年前后出现许多与小波有关的新研究方向,

  3. 其中Levy, Littlewood与Paley, Fanklin及Lusin的工作显得尤为突出;与最近小波分析有关的主要工作是1960年Calderon及1980年Grossman的研究,后人称其为“原子分解”。现在,由于它对理论研究和工程应用方面的价值和实用意义,小波分析理论一直是国际学术交流的热点之一,并成为目前在许多科学和工程技术聚会中的一个非常广泛的话题。有些人认为小波可以作为表示函数的一种新的基底;还有些人认为小波可以作为时间-频率分析的一种技术;而另外有些人则把小波看作是一个新的数学学科。所有这些看法都是有它的道理的,因为“小波”是一种具有非常丰富的数学内容、有着巨大应用潜力的、多方面适用的工具。

  4. 它已经广泛应用于图形图像处理和分析、CT成像、雷达、地震勘探、相位周跳(边缘测定)、误差分析、波形的分解与组合(重构)、数据压缩等领域。由于小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质,是一种窗口大小不变但其形状可改变(时间窗和频率窗都可以改变)的时频局部化分析方法。它具有多分辨率分析,而且随着信号不同,频率成分在时域(空域)取样的疏密自动调节的特点。因此,小波分析具有观察函数序列(信号、图像等)的任意细节并加以分析的能力。基于这些特性,它被誉为数学显微镜。

  5. 2.2 小波发展的历史 • 1. 信号、图象与小波 信号与图象处理总要导致技术或方法的聚集,信号与图象处理可统一看着信号处理。目前,信号处理已经成为当代科学技术发展的重要组成部分,已广泛使用于通信(电话、电视与数据传输),卫星图象的发射与分析,医学成像(B超,CT,核磁共振),等所有这些都涉及复杂的时间序列的分析与说明。信号处理的目标是准确的分析,有效的编码,快速的传递,仔细的重构。其任务就是分析与诊断,编码,量化与压缩,传递或储存,识别,合成或重构。信号可分为稳定信号与非稳定信号。这些任务形成了科研工作者对数学处理方法的继续研究。

  6. 2. 由Fourier到Haar • Fourier在1807年曾断言:任何一个周期 函数 都是它的“Fourier级数”的和,一个波形Fourier变换的实质是:把这个波形分解成许多不同频率的正弦波之和,Fourier变换的图形表示就是一张显示每个被确定正弦波的振幅和频率的图。

  7. 然而,在1873年,P. Du Bois—Reymond构造了一个实变量x的 周期连续函数,它的Fourier级数在给定的点是发散的。最适合于Fourier级数的函数类是Lebesgue建立的,避免Du Bois—Reymond提出困难问题的第二个途径是修改收敛的定义,这方面的进一步研究形成调和分析。第三条路线导致小波的产生,按照Haar当时的情形,他提出这样一个问题:是否存在定义于[0,1]上函数另外的正交族 ,使对于任一[0,1]上连续函数,级数:

  8. 在[0,1]上一致收敛于 ? • 1909年发现了最简单的解,同时,打开了通向小波的道路。Haar从函数 开始,其中 • 为了构造 的一个基,对于 进行“收缩”与平移,Haar构造只适合于[0,1]上的连续函数,平方可积函数,即只适合于正规指标接近于零的函数,Haar族与 的内接折线逼近的这两思想的缺陷导致Faberhe和 Schauder用原函数想法代替Haar族函数 。并定义了一个“三角形函数”。

  9. 30年代的研究 • 1.Levy 与Brownian运动 • Brownian运动是一个随机信号,为得到Brownian运动的表示,对于常用的Hilbert空间 选取一个特殊的正交基,则就必须挑选Fourier表示。为实现这个想法,给出了[0,1]上的Brownian运动, • Levy的结果是:为验证对于几乎所有 ,函数 属于Holder空间,只需证明 。如果对于几乎所有 ,有 ,那么,Brownian运动的轨迹就总是属于空间 。

  10. . Littlewood与Paley的工作 • 我们知道,表示能量平均值的积分可直接用Fourier系数的平方和给出,对于能量平均值的积分计算,所需信息在 的Fourier级数中隐藏着,1930年,Littlewood与Paley发现了揭示所需信息的方法,他们由 的Fourier级数定义“二进块” 。

  11. Franklin族 • 1927年,Franklin建立了一个正交基,这个正交基是由 Schauder基用Gram-Schmidt正交化过程得到的。得到的正交基是 • 这个序列称为Franklin族,Franklin族具有Haar基和Schauder基两者的优点它能够分解中 的任意函数,但它不具有一个简单的算法结构。

  12. Lusin 小波 • Lusin的研究目标是Hardy空间 ,其中, 。令P表示 用与y>0定义的开的上半平面。那么,如果函数 在半平面P中是全纯的,并且, • 则 属于 。

  13. 原子分解与小波分析 • G. Weiss与R. Coifman首先断定,前边Lusin理论是借助于“原子”与“原子分解”。所谓“原子”是一个函数空间最小的元素,理论上的目的是对于常用的函数空间求的(1)原子;(2)使用这些原子对函数空间所有元素重构的“装备法则”最简单的原子分解用Haar组给出,从现代小波理论看,Franklin基也适用,而Franklin基与Littlewood-Paley分析自然连系着。“原子分解”途径之一由Calderon恒等式给出。

  14. Grossmann与Morlet在Calderon 20年后的1980年重新发现了这个恒等式,他们定义小波为: • 在其分析和综合中, 小波起到正交基的作用。 • 小波的第一个定义属于Grossmann与Morlet:一个小波是 的一个函数 ,它的Fourier变换几乎处处满足条件

  15. 小波的第二个定义由Littlewood-Paley-Stein理论修改而成:一个小波是 的一个函数 ,它的Fourier变换 几乎处处满足条件: • 小波的第三个定义归功于Frankilin 和Stomberg:一个小波是 的一个函数 ,使 • 是 的一个正交基。

  16. 小波分析 • 1985年数字图象处理方面的专家S. Mallat有了一个新的出发点,他发现下述三者之间的紧密联系: • 1.Croissier, Esteban, Galand对于数字电话发明的正交镜像滤波器; • 2.在数值图象处理方面使用的Burt与Adelson的金字塔算法; • Stromberg与他的合作者发现的正交小波基。 • 进而总结出了 多分辨分析 。

  17. 2.3 小波变换发展概述 • 1.1807年,傅立叶分析 • 2.1965年,快速傅立叶变换 • 3.1946年,提出“窗口傅立叶变换(短时傅立叶变换), • 4.1981年,连续小波变换及逆变换的理论形成。 • 5.1986年,多分辨率思想的形成 • 6.1988年,紧支集正交小波基的给出,完成快速小波变换从理论到实践的转化 • 7.1998年,以实数为特征的正交小波基

  18. 8.1992年,快速小波包变换算法,成功应用于语音和图象的压缩。8.1992年,快速小波包变换算法,成功应用于语音和图象的压缩。 • 9.同年,多分辨率分析中的尺度函数得到了详尽的充实。 • 10.1994年,提升方案的概念的提出,后来,在提升方案的基础上提出第二代小波的概念。 • 11.近年,国内学者在非线性小波变换和软件编程方面做了大量的工作。

  19. 2.4 小波分析理论的主要内容 • 1.Fourier变换和小波分析 区别与联系: • 联系是:小波是在Fourier变换的形式下被定义和刻画的,是在Fourier变换的基础上延伸出来的一个分支,并有不同的功能。 • 两者相比较主要有以下不同: • (1)Fourier变换的实质是把能量有限信号 分解到以 为正交基的空间上去;小波变换的实质是把能量有限信号 分解到 和 所构成的空间上去。

  20. (2)Fourier变换用到的基本函数具有唯一性;小波分析用到的函数不具有唯一性。(2)Fourier变换用到的基本函数具有唯一性;小波分析用到的函数不具有唯一性。 • (3)在频域中,Fourier变换具有较好的局部化能力,在时域中,Fourier变换没有局部化能力,而小波变换具有较好的局部化能力。 • (4)在小波分析中,尺度 越大相当于Fourier变换中 越小。 • (5)在Fourier变换中,变换系数主要依赖于信号在 中的情况。小波变换中,则主要依赖于信号在 中的情况。

  21. (6)若用信号通过滤波器来解释,对于Fourier变换,带通滤波器的带宽与中心频率无关,小波变换带通滤波器的带宽与中心频率成正比。 • (7)小波变换输出为二维函数,Fourier变换输出一维函数。 • (8)Fourier变换平等地感应信号的每一部分,善于能谱的整体估计(稳定信号)。小波变换敏感于信号的变化(差值)(非稳定信号),应用于边缘检测和数据压缩。 • (9)运算方法和物理意义上也有区别。

  22. WT versus STFT

  23. 小波和小波变换的定义 • 小波 • 简单地讲,就是一个“小”的波形,正负起伏均匀并具有一定的收敛性,向两端快速衰减趋向于零的一个波。 • 对于一个基本小波 ,令: • 称 是由 生成的依赖参数 的连续小波。

  24. 2)小波变换(Wavelet Transform) • 对于小波变换,我们可以这样形象地描述:用镜头观察待分析信号 , 代表镜头所起的作用(例如:滤波或卷积)。相当于使镜头相对于目标平行移动, 的作用相当于镜头向目标推进或远离:当尺度 较大时视野宽而分辨率低,可以作概貌的观察;当尺度 较小时视野窄而分辨率高,可以作细节观察。这种由粗及细对事物的逐级分析被称为“数学显微镜”。

  25. 定义:对于 为一连续小波,定义 • 为 的连续小波变换(CWT),简称小波变换。 • 其核函数与窗口傅立叶核函数的相似之处: • 均为平移参数, 都是频率参数。

  26. WT和FT不同之处: • a 的变化将导致核函数 在频率和窗口宽度的变化,而 的变化只改变核函 数 的频率。这就是小波变换和窗式Fourier变换的最本质的区别。 小波函数的选取与构造:选择恰当的小波函数族,可以很好地分析信号的特征。相反,若小波函数族的选取不正确,对信号进行小波变换之后,信号在小波函数族上的投影系数很可能淹没信号的特征。

  27. 从实际应用的角度来看,目前系统提供的几种小波函数是远远不够的,因为对于一个具体的待分析信号,一般小波函数都能对其进行小波分析处理,但是其分析的效果会因为所选取的小波函数的不同而有较大的差别。对于一个具体的信号,往往有某个专门的小波函数对于信号的分析具有最佳的效果。从实际应用的角度来看,目前系统提供的几种小波函数是远远不够的,因为对于一个具体的待分析信号,一般小波函数都能对其进行小波分析处理,但是其分析的效果会因为所选取的小波函数的不同而有较大的差别。对于一个具体的信号,往往有某个专门的小波函数对于信号的分析具有最佳的效果。 • 在进行信号的特征分析之后,根据信号的特征,结合小波函数的类型以及好基选取的基准,我们可以选取或构造出所需要的小波函数。

  28. 伸缩因子

  29. 平移因子

  30. 常用小波函数 • 1) Haar小波 • 2)Daubechies(dbN)小波系 • 3) Morelet(morl)小波 • 4)Mexican Hat(Maar)小波 • 5)Meyer函数 • 6)Shannon小波

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