1樓：背影無忌
mallat演算法是mallat提出的用於某一函式f(t)的二進小波分解與重構的快速演算法，其地位相當於傅利葉變換中的fft。
即相當於構造一定的函式空間，將訊號f(t)分解到函式空間中進行一定的計算，獲取你想要得到的成分，然後再重構返回原始訊號。
具體的mallat演算法原理很複雜，你可以在看看書或者相關文獻。。希望能有所幫助，如果有高手，請幫忙指正！
小波變換的分解與重構
2樓：天馬神行者
mallat演算法
是mallat提出的用於某一函式f(t)的二進小波分解與重構的快速演算法，其地位相當於傅利葉變換中的fft。即相當於構造一定的函式空間，將訊號f(t)分解到函式空間中進行一定的計算，獲取你想要得到的成分，然後再重構返回原始訊號。具體的mallat演算法原理很複雜，你可以在看看書或者相關文獻。。
希望能有所幫助，如果有高手，請幫忙指正！
關於連續小波變換的幾個問題，求教 80
3樓：
首先應明白連續或不連續多指數學的概念而已，應用中的訊號都是離散的，只是你的取樣足夠高就可認為是連續的，所以小波變換中關心的是點數問題，而不關心訊號是否連續。對於cwt或dwt其連續與否不是指分析訊號，而是你說的a或b的問題，但你仍可以借鑑上面對於訊號連續的理解。cwt中a是連續的，b其實就是點數，也可認為是連續的。
最早的dwt是沒有mallat演算法的，那時a是以2的冪次方變化離散，b卻是連續變化的，即二進小波變換。這種變換很雞肋，還不如直接做cwt。dwt的應用之所以遠遠多於cwt就是引入了mallat演算法，好處是終於可以分解和重構訊號了，這種方式對訊號特徵的研究非常有利。
dwt的核心思想其實就是cwt引出的伸縮和平移的概念，a以2的冪次方變化實現了小波的伸縮，b通過下抽樣實現了小波的平移。從實際應用中進行小波變換的目的和效果來看，cwt中2/4/8/16/32的小波係數結果應該對應dwt中的階次（層數）1/2/3/4/5的小波細節係數（或更準確的是重構後的小波細節，因為cwt的係數個數是不變的等於原訊號長度，但dwt細節係數是每層近似減半的，重構後才會等長，b也是姑且認為是減半的不連續吧）。
再追問吧，第二問題可能更多，我盡量精簡。哎，幹嘛要把問題寫在一起，這就是麻煩啊，你必須追問我才能再寫！
小波變換，懂的來。。。
4樓：
連續小波變換講究尺度scale和平移shift，當scale離散成2的冪次時就由連續小波變換變為dyadic wavelet（二進小波變
小波變換型別關係
5樓：
db9/7 5/3小波中的數字，分子表示分解濾波器的長度，分母表示重構濾波器的長度，它們是b樣條正交小波基的一種，與haar小波、daubechies小波、symlets小波基是並列關係。
由於使用不同長度的分解和重構濾波器這與bior小波基的思路是一樣的，都是雙正交小波使用mallat演算法的用法。在使用mallat演算法的dwt中，通常希望使用正交或雙正交的小波基，這樣分解和重構的精度才好，但通常已知的這類小波基對稱性和光滑性並不能令人滿意，因此有人根據b樣條函式構造了對稱性和光滑性好的小波基，並使用雙正交小波基的用法構造了不同長度的分解和重構濾波器組，其中db9/7 和5/3這兩種比較常用。可惜matlab現今也沒有收錄，使其應用大受限制，不過只要你有濾波器係數就可以進行dwt。
一點拙見，僅供參考。
什麼是小波變換,小波變換是啥意思
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s和i都是參變數，在用法上有所不同。如 計數器i 累加器s i 0 s 0 i i 1 s s i 直到i 100 輸出s.不知道咋說 要程式框圖具體式子 s一般代表和，i一般代表迴圈次數供參考 演算法中的s和i是什麼意思？50 可以表示面積，路程，時間單位 秒 還可以表示標準差，i是虛數，它的平方...