1樓：匿名使用者
小波變換抄可以分為四類（1）連續小襲波變換;（2）離散參bai數小波變換，
也就是連續du小波變zhi
換中的引數a、b離散化，a=a0^dao(-m),b=n*b0*a0^(-m);（3）離散時間小波變換，也就是連續小波變換中的時間變數t離散化，t=kt,一般t=1；（4）離散小波變換，也就是離散引數小波變換中的a0=2,b0=1.其中離散小波變換也叫二進小波變換。
小波變換 與小波分解的區別。
2樓：匿名使用者
小波變換可以分為四類（1）連續小波變換;（2）離散引數小波變換，也就是連續小波變換中的引數a、b離散化，a=a0^(-m),b=n*b0*a0^(-m);（3）離散時間小波變換，也就是連續小波變換中的時間變數t離散化，t=kt,一般t=1；（4）離散小波變換，也就是離散引數小波變換中的a0=2,b0=1.其中離散小波變換也叫二進小波變換。
連續小波變換的冗餘性怎麼理解？
3樓：
小波變換中的下采樣用的是臨界取樣，是沒有冗餘的，可以從小波的實現結構上來分析。
連續小波變換問題
關於連續小波變換的幾個問題，求教 80
4樓：
首先應明白連續或不連續多指數學的概念而已，應用中的訊號都是離散的，只是你的取樣足夠高就可認為是連續的，所以小波變換中關心的是點數問題，而不關心訊號是否連續。對於cwt或dwt其連續與否不是指分析訊號，而是你說的a或b的問題，但你仍可以借鑑上面對於訊號連續的理解。cwt中a是連續的，b其實就是點數，也可認為是連續的。
最早的dwt是沒有mallat演算法的，那時a是以2的冪次方變化離散，b卻是連續變化的，即二進小波變換。這種變換很雞肋，還不如直接做cwt。dwt的應用之所以遠遠多於cwt就是引入了mallat演算法，好處是終於可以分解和重構訊號了，這種方式對訊號特徵的研究非常有利。
dwt的核心思想其實就是cwt引出的伸縮和平移的概念，a以2的冪次方變化實現了小波的伸縮，b通過下抽樣實現了小波的平移。從實際應用中進行小波變換的目的和效果來看，cwt中2/4/8/16/32的小波係數結果應該對應dwt中的階次（層數）1/2/3/4/5的小波細節係數（或更準確的是重構後的小波細節，因為cwt的係數個數是不變的等於原訊號長度，但dwt細節係數是每層近似減半的，重構後才會等長，b也是姑且認為是減半的不連續吧）。
再追問吧，第二問題可能更多，我儘量精簡。哎，幹嘛要把問題寫在一起，這就是麻煩啊，你必須追問我才能再寫！
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