1楼：
连续小波变换讲究尺度scale和平移shift，当scale离散成2的幂次时就由连续小波变换变为dyadic wavelet（二进小波变
小波变换 与小波分解的区别。
2楼：匿名用户
小波变换可以分为四类（1）连续小波变换;（2）离散参数小波变换，也就是连续小波变换中的参数a、b离散化，a=a0^(-m),b=n*b0*a0^(-m);（3）离散时间小波变换，也就是连续小波变换中的时间变量t离散化，t=kt,一般t=1；（4）离散小波变换，也就是离散参数小波变换中的a0=2,b0=1.其中离散小波变换也叫二进小波变换。
小波变换是啥意思?
3楼：匿名用户
小波变换（wt，wavelet transform）是用小波函数族ya,b(t)按不同尺度对函数f(t)l2 (r) 进行的一种线性分解运算：
对应的逆变换为：
小波变换有如下性质：
（1）小波变换是一个满足能量守恒方程的线形运算，它把一个信号分解成对空间和尺度（即时间和频率）的独立贡献，同时又不失原信号所包含的信息；
（2）小波变换相当于一个具有放大、缩小和平移等功能的数学显微镜，通过检查不同放大倍数下信号的变化来研究其动态特性；
（3）小波变换不一定要求是正交的，小波基不惟一。小波函数系的时宽-带宽积很小，且在时间和频率轴上都很集中，即系数的能量很集中；
（4）小波变换巧妙地利用了非均匀的分辨率，较好地解决了时间和频率分辨率的矛盾；在低频段用高的频率分辨率和低的时间分辨率（宽的分析窗口），而在高频段则用低的频率分辨率和高的时间分辨率（窄的分析窗口），这与时变信号的特征一致；
（5）小波变换将信号分解为在对数坐标中具有相同大小频带的集合，这种以非线形的对数方式而不是以线形方式处理频率的方法对时变信号具有明显的优越性；
（6）小波变换是稳定的，是一个信号的冗余表示。由于a、b是连续变化的，相邻分析窗的绝大部分是相互重叠的，相关性很强；
（7）小波变换同傅立叶变换一样，具有统一性和相似性，其正反变换具有完美的对称性。小波变换具有基于卷积和qmf的塔形快速算法。
麻烦小波变换高手分别解释一下matlab小波基中db1，db2，...,db10和sym1，...sym4的区别以及怎么选择。
4楼：匿名用户
你可以打开小波基来看看它们的数值，画出图来看的话更加直观，附图是我画的，是cdf7/9小波基，和matlab里面的bior4.4类似。db、sym都是小波的名称，或者说是“族”，后面的数字可以看作是这个族里面的长幼次序了。
你用图把它们画出来再比较，就一目了然了。
不妨从简单的haar小波基入手，看看它的结构。简单而言，小波基就是一个滤波器，可以结合数字信号处理来理解一下。
不同小波基的选择是个内涵丰富的话题，根据应用不同，选择小波基的方法也不尽相同。对于图像压缩，常用的是cdf小波基，我不知道你的领域是什么，可以考虑用大量实验或者统计分析的方法来确定哪个小波基适合你。比如我在做图像压缩的时候，就试验了各种小波基，最后用psnr来确定哪个小波基效果更好。
以上。小波暴走的老狼
5楼：匿名用户
主要看你要用小波分析什么数据 一般振动数据用db10 消噪的用sym5-7 别的就很抽象了，要明白了小波分解过程不至于不懂，你看看基础的吧~
小波变换到底是怎么是怎么个变换法？ 是不是可以通过给定的时域图，得到频域图？ 刚接触不太懂。
6楼：背影无忌
小波变换简单的说就是对一个函数用一定的小波基函数（也就是楼上说的小波函数系）在时间与空间上进行局部化的数学变换，通过小波基的平移可以获取原函数在该小波基下的时间信息，然后通过缩放小波基的尺度获得频率信息。主要还是计算的是小波与局部信号的近似系数。
离散小波变换最终获得是在不同频率尺度下，原始信号在时间域的近似信号与细节信号。找一本小波分析的书看一下，应该不难。
7楼：汪玲杰哥
您好！小波变换首先是在时域中进行的，所以得到的是时域图。小波变换的基本思想[4]是用一族函数去逼近或表示一个较复杂的信号或函数。
其中族函数通常被人们称为小波函数系，它是由一个基本小波函数在不同尺度上进行平移和伸缩构成的。具体做法是:把一个被称为是基本小波函数先作个单位的平移后，再在不同尺度下与被分析信号x(t)做内积。
通常狭义的小波分析仅指多分辨率分析，而广义的小波分析则包含多分辨率分析和小波包分解两部分。
给定的时域图经过小波变换后需要经过ft变换才能得到频谱图。
小波变换总的来说是让你看清信号的局部，被称之为“显微镜”。
小波变换中哪个参数反映频率信息是如何反映的
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