这一节中希望大家能多动脑子呵呵因为我懒得写很多东西嘿嘿不好意思了
接着看上一节的变换
[90,70,100,70]--〉[82.5,-2.5,10,15]
82.5即4个数的平均数可画出其对应波形如F.1其他数字对应相应波形(请稍微思考一下为什么及这些波形特点) 好了思考后请画出8个点阵的对应波形(如是新手,一定要亲手作作)以后我们将使用这些波深入学习
在这里我们称这些图形为波,与常见的S[
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本节之所以称为讲座0因为它只是一个很简单的例子还谈不上正式入门但他具备了部分的思想
[x0,x1,x2,x3]=[90,70,100,70]
为达到压缩我们可取(x0+x1)/2 (x0-x1)/2来代表x0,x1
这样[90,70]可表示为[80,10] 80即平均数10是小范围波动数(可想象出一种波的形状)
[90,70]--〉[80,10], [100,70]--〉[85,15]
可以想象80和85都是局部的平均值 反映大的总体的状态是变化相对缓慢的值可以认为他们[
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一:引言本文从二维小波理论出发,对其在图像处理的应用上进行了一些分析和处理,力图反映出小波分析在图像处理方面有着其独特的特点。本文就以下几点进行阐述:
①小波基本概念
②图像压缩
③图像消噪
④图象增强
⑤图象平滑处理
二:小波基本概念
小波定义:设,其傅立叶变换为,当满足允许条件,即完全重构条件或恒等分辨条件.时,我们称为一[
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小波分析在地震趋势预测中的应用邵辉成1)杜兴信1)金学申2)杜长娥1)
1)中国西安710068陕西省地震局
2)中国石家庄050021河北省地震局 摘要本文应用Morlet小波对近年来华北地区几个引人注目的地震能量序列进行了动态周期分析,发现地震活动既有长期较稳定的活动周期,也存在有一定时限的短期活动周期。并用动态优势周期对未来地震活动趋势进行了估计,结果表明,地[
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1引言
近年来小波分析理论受到众多学科的共同关注。小波变换是传统傅里叶变换的继承和发展。由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,因此特别适合于图像信号这一类非平稳信源的处理,已成为一种信号/图像处理的新手段。目前,小波分析已被成功地应用于信号处理、图[
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小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。
小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式,当时未能得到数学家的认可。正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能[
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