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HaarWavelet

HaarWavelet
表示一个哈尔小波.
  • 尺度函数 () 与小波函数 () 具有长度为1的紧支集. 它们具有一个消失矩,且对称.
  • 尺度函数 () 为 . »
  • 小波函数 () 为 . »
尺度函数:
小波函数:
滤波器系数:
尺度函数:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
小波函数:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
滤波器系数:
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
计算原低通滤波器系数:
原高通滤波器系数:
提升滤波器系数:
生成函数来计算提升小波变换:
查看小波系数树型图:
得到小波系数的维数:
绘制小波系数的图形:
查看小波系数树型图:
得到小波系数的维数:
绘制小波系数的图形:
查看小波系数树型图:
得到小波系数的维数:
绘制小波系数的图形:
查看小波系数树型图:
得到小波系数的维数:
绘制小波系数的图形:
查看小波系数树型图:
得到小波系数的维数:
绘制小波系数的图形:
多元尺度函数与小波函数是一元尺度函数与小波函数的乘积:
利用哈尔小波系数对函数进行近似:
执行一个 LiftingWaveletTransform
通过保留前 个最大系数,并对其它所有系数进行阈值化来近似原始数据:
比较不同的近似结果:
计算包含一个脉冲的信号的多分辨率表示:
比较信号中的累积能量及其小波系数:
比较信号中的有序累积能量:
信号中的能量被相对较少的小波系数捕获:
比较小波系数的范围与分布:
绘制小波系数的分布图:
与沿一个公共 轴绘制的小波系数图比较:
低通滤波器系数的加和为1;
高通滤波器系数的加和为0;
尺度函数的积分为1;
特别地,我们有
哈尔尺度函数与其位移正交;
小波函数积分为零;
哈尔小波函数与其位移正交;
在同一尺度的小波函数与尺度函数正交;
低通与高通滤波器函数正交;
HaarWavelet 具有一个消失矩;
这意味着常量信号在尺度函数部分被完全表示 ():
线性或较高阶信号则不能:
满足递归方程
对递归进行符号式验证:
绘制递归的各组分与和:
满足递归方程
绘制递归的各组分与和:
的频率响应由 得到:
这是一个低通滤波器:
的傅立叶变换由 得到:
的频率响应由 得到:
这是一个高通滤波器:
的傅立叶变换由 得到:
绘制尺度函数位移与伸缩的图形:
绘制小波函数的位移与伸缩:
版本 8 的新功能
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