随笔分类 - 小波变换
摘要：https://blog.csdn.net/kuangzuxiaoN/article/details/72731492?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import datetime from scipy import interpola
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摘要：一.小波去噪的原理 信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。小波阀值去噪的基本
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转自：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.html 三、无名主意(An idea with No Name) 整个20世纪，不同领域的科学家，为了允许数据的表
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转自：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.html 二、改变现实（Transforming Reality） 小波分析允许研究者们去隔离和操作隐藏在众多数据之
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/7253400 原：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.htm
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摘要：转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/18556299 原：http://www.guokr.com/article/5635/ 多年前第一次看吕克贝松的 The Big Blue ，当男主人公在岸边笑着打招呼，水中的海豚浮出水面回应时，我就
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摘要：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） 暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入，通过翻阅网络他人博客，进行汇
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摘要：离散小波变换(一) 1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。
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摘要：1.信号分解及完备性 设是X由一组向量所张成，即： 如果线性独立，我们则称它们为空间中的一组基”。那么信号x可以离散表示如下： 若是一组两两互相正交的向量，展式称为x的正交展开。分解系数是在各个基向量上的投影。 设向量和向量满足如下双正交关系： 那么，我们对原始信号就行投影变换（內积）： 看看，我们
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