二代小波基础
来源:互联网 发布:故宫淘宝和故宫文创 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 04:07
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现在我就举例,对一个8点序列,怎样实现第二代小波变换。
1. 奇偶分开。
非常简单,就是[2,4,6,8]组成一列向量,[1,3,5 ,7]组成一列向量。
2. 预测。
用[2,4,6,8]来预测[1,3,5,7]。比如说1 ,3估计2; 3,5估计4; 5,7估计6; 7,1估计8。
(边缘处理,我采用循环方法)。估计公式可以用别人的 ,也可以自己做。举一个线性的例子
:2=1*a+3*b,4=3*a+5*b,... ,其他的都一样。这样我们就可找到最优的a,b,使得(2-(1 *a+3*
b)).^2+(4-(3*a+5*b)).^2+...最小化 。就是最小均方准则。若正好为零,说明偶可以完全预
测奇,也就是我们只要存储偶数列向量,和a,b就可以了 ,压缩也就是实现了。对于信号很长
序列,就等于压缩了一半。当然,我们可以采用更复杂的立方差值预 测,多项式预测,或其它
的准则,来使其最小,这样我们的压缩也就得到了最优。
3. 提升。
我们总希望,均方为零,但可望不可及。于是,提升就需要了 。我们经过预测后,要存储的是
偶数序列[2,4,6,8],新的奇数序列[n1,n3,n5 ,n7]=[2-(1*a+3*b),4-(3*a+5*b), ...]和线性变
换系数(a,b)。这里新的奇数序列就是高频分量 。但偶数序列是不能完全代表信号的性质的,
有所差距。所以我们要对偶数序列进行修正。即所谓的提升 。我们这次用个简单的提升吧。[n
2,n4,n6,n8]=[2,4,6,8]+k*[n1,n3 ,n5,n7]。[n2,n4,n6,n8],就是要分解的低频 分量。那k怎么
求呢?因为要保持n2,n4,n6,n8和原始信号[1,2,3 ,4,5,6,7,8]一样的性质。一般就是均值和高
阶矩。这里就一个未知数k,所以用均值相等,就行了。1/8* (1+2+3+..8)=1/4*(n2+n4+n6+n8)
。k很容易就求出来了。我们最终存储的就是[n1,n3,n5 ,n7]和[n2,n4,n6,n8]以及a,b,k。
现在,所谓的第二代就完了。再说几句。
1.反变换,就是3->2->1。
2.二维。先行提升,再列提升。(我置顶的贴子里有harr二维提升的源 代码)。
3.整数阶。就是加一个取整。
4.多层或小波包提升,就是在对序列[n1,n3,n5,n7]或[n2,n4,n6 ,n8],再做1->2->3。
5.灵活。不一定是a,b,也可能就一个a,或a,b,c ;不一定是一个k,也可能是k1,k2。但越多计算
量太大。最好是用大师们做好的CDF,5/3,7/9等。
6.最重要的,任何一代小波,总可以通过一次或多次提升实现。它和一代小波没有 本质区别。
7.优势。文献都有,我随便谈谈。时域实现,最优压缩,无边缘效应 ,灵活多变,无损压缩,
编程方便,速度快。
现在我就举例,对一个8点序列,怎样实现第二代小波变换。
1. 奇偶分开。
非常简单,就是[2,4,6,8]组成一列向量,[1,3,5
2. 预测。
用[2,4,6,8]来预测[1,3,5,7]。比如说1
(边缘处理,我采用循环方法)。估计公式可以用别人的
:2=1*a+3*b,4=3*a+5*b,...
b)).^2+(4-(3*a+5*b)).^2+...最小化
测奇,也就是我们只要存储偶数列向量,和a,b就可以了
序列,就等于压缩了一半。当然,我们可以采用更复杂的立方差值预
的准则,来使其最小,这样我们的压缩也就得到了最优。
3. 提升。
我们总希望,均方为零,但可望不可及。于是,提升就需要了
偶数序列[2,4,6,8],新的奇数序列[n1,n3,n5
换系数(a,b)。这里新的奇数序列就是高频分量
有所差距。所以我们要对偶数序列进行修正。即所谓的提升
2,n4,n6,n8]=[2,4,6,8]+k*[n1,n3
求呢?因为要保持n2,n4,n6,n8和原始信号[1,2,3
阶矩。这里就一个未知数k,所以用均值相等,就行了。1/8*
。k很容易就求出来了。我们最终存储的就是[n1,n3,n5
现在,所谓的第二代就完了。再说几句。
1.反变换,就是3->2->1。
2.二维。先行提升,再列提升。(我置顶的贴子里有harr二维提升的源
3.整数阶。就是加一个取整。
4.多层或小波包提升,就是在对序列[n1,n3,n5,n7]或[n2,n4,n6
5.灵活。不一定是a,b,也可能就一个a,或a,b,c
量太大。最好是用大师们做好的CDF,5/3,7/9等。
6.最重要的,任何一代小波,总可以通过一次或多次提升实现。它和一代小波没有
7.优势。文献都有,我随便谈谈。时域实现,最优压缩,无边缘效应
编程方便,速度快。
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