小波变换及应用毕业论文
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1、 1 小波变换以及应用小波变换以及应用 引言引言 小波分析是 80 年代中后期发展并成熟起来的一种信号处理分析方法,它有 效完成了信号的时间与空间的局部化,对于信号处理是一个强有力的方法。 图像是多媒体系统中非常重要的一部分,相当多的多媒体信息是以静止图像 和动态视频图像的信息表达出来的。人们为了更好地在多媒体创作中使用图像, 就必然要研究图像的压缩和如何丰富图像的表现效果。 本文对小波变换做了简单 的介绍并简单地介绍了小波变换在图象边缘析取、 图象压缩和图象拼接和镶嵌方 面的应用。 小波分析的起源小波分析的起源 长期以来,无论是信号处理界,还是数学界,人们力图寻求信号表示方法, 综合三角函数
2、系与 Haar 系两者优点的某种函数来分解任意函数。我们知道,这 两个函数系在以下意义上占据了两个极端位置。 三角函数系中的函数在频率即在 Fourier 变量域上是完全局部化的,但在空间或时间域上无任何局部性却很差, 这是因为它缺乏正则性与震荡性所致。 我们都曾使用过傅立叶变换,都知道傅立叶变换能把信号分解成各种频率的 正弦和余弦函数,也就是说它能实现频率的局部化,但大家有是否注意到它所分 解出的每个三角函数的有效域都是(-,+) ,也就是说它在时间域上无任何局 部性可言,可是,我们所面对的各种信号如图象、地震波等往往有着强烈的局部 相关性,要研究处理这些相关性,就需要更好的数学工具,小波分
3、析正是在这个 背景下发展起来的。它有效地分析了信号时域与频域的局部性,成为信号分析的 一个强有力的方法。所谓“小” ,正是指小波函数在时域上的局部性,所谓“波” 正是指小波函数的波动性也就是说在频域上的局部性。 小波分析的方法的提出,可以追溯到 1910 年 Haar 提出的小“波”规范正交 基及 1938 年 Littlewood-Parley对 Fourier 级数建立的 L-P 理论,即按二进制频率 2 成分分组 Foureier 变换的相位变化本质上不影响函数的形状及大小。其后, Calderon于 1975 年用其早年发现的再生公式给出抛物型空间上 H1的原子分解, 这个公式后来成了
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