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HAAR小波
HAAR小波分解信号或图像的“平滑”部分和“锐变”部分(也许所有小波都这样?)。
比如信号[1 2 3 4 5 6 7 8]
分解后(不考虑系数):
[1.5 3.5 5.5 7.5] # 平滑部分
[-0.5 -0.5 -0.5 -0.5] # 锐变部分
HAAR不适用于“”平滑“的信号。比如下面这个极端平滑信号:
[1 1 1 1 1 1 1 1]
分解后熵反而变大了。
借用傅里叶变换的观念,可以假设所要分析的信号可以使用多个频率与位移不同的Haar function来组合而成。进行Haar Transform时,因为Haar function的正交性,便可求出信号在不同Haar function(不同频率)的情况下所占有的比例。这个从Haar Transform变换式可以直观的看出来,频率只分为低频(直流值)与高频(1和-1)部分。
ref:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%93%88%E7%88%BE%E5%B0%8F%E6%B3%A2%E8%BD%89%E6%8F%9B
HAAR小波
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