1楼：天马神行者
mallat算法
是mallat提出的用于某一函数f(t)的二进小波分解与重构的快速算法，其地位相当于傅立叶变换中的fft。即相当于构造一定的函数空间，将信号f(t)分解到函数空间中进行一定的计算，获取你想要得到的成分，然后再重构返回原始信号。具体的mallat算法原理很复杂，你可以在看看书或者相关文献。。
希望能有所帮助，如果有高手，请帮忙指正！
小波变换的分解与重构 50
2楼：
具体流程可参看matlab关于dwt滴帮助文档，有非常详细滴流程，许多参考资料都是其翻译而来；具体各小波滴滤波器组数值可以使用matlab中wfilters函数很方便得到；具体如何构造低、高通分解滤波器组和低、高通重构（综合）滤波器组，是比较麻烦滴事情，可参考一下科学出版社出版《小波理论 算法与滤波器组》一书。bitte sehr, alles gute!
3楼：天马神行者
mallat算法是mallat提出的用于某一函数f(t)的二进小波分解与重构的快速算法，其地位相当于傅立叶变换中的fft。即相当于构造一定的函数空间，将信号f(t)分解到函数空间中进行一定的计算，获取你想要得到的成分，然后再重构返回原始信号。具体的mallat算法原理很复杂，你可以在看看书或者相关文献。。
希望能有所帮助，如果有高手，请帮忙指正！
小波变换分解与重构后对时间序列的**
4楼：
如果你用小波工具箱进行db4小波分解，一维的情况，你在结果的图中是没有逼近和细节系数的，都是重构信号，它一定是与原始信号等长的。所以难以理解你所说的“比我给的原始数据个数多”是如何做出来的。
小波变换类型关系
5楼：
db9/7 5/3小波中的数字，分子表示分解滤波器的长度，分母表示重构滤波器的长度，它们是b样条正交小波基的一种，与haar小波、daubechies小波、symlets小波基是并列关系。
由于使用不同长度的分解和重构滤波器这与bior小波基的思路是一样的，都是双正交小波使用mallat算法的用法。在使用mallat算法的dwt中，通常希望使用正交或双正交的小波基，这样分解和重构的精度才好，但通常已知的这类小波基对称性和光滑性并不能令人满意，因此有人根据b样条函数构造了对称性和光滑性好的小波基，并使用双正交小波基的用法构造了不同长度的分解和重构滤波器组，其中db9/7 和5/3这两种比较常用。可惜matlab现今也没有收录，使其应用大受限制，不过只要你有滤波器系数就可以进行dwt。
一点拙见，仅供参考。
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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