关于MATLAB中复小波的分解与重构
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哈哈!不知你如何轿桥想到用复小波进行DWT滴,目的是啥?matlab没有用复小波进行DWT滴分解和重闭敬猛构滴方法。用复小波进行DWT分解与重构滴研究目的一般有两种:
第一,复小波变换具有优于实小波滴平移不变性,对突变点的反应更加灵敏,可更加准确和清晰的表现信号的突变信息。在实际应用中也可用实小波滴SWT抑制消弱平移敏感性以达到类似滴效果。
第二,复小波与实小稿山波相比除了不仅可提供幅值信息还有相位信息,而且还能提供多种复合信息,然而,复小波变换得到的小波系数为复数形式,构造它的完全重构滤波器非常困难,1998年,N.G .Kingsbury提出了对偶树(双树)复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform, DT CWT)理论,该变换满足完全重构条件,且保留了复小波变换的诸多优良特性:近似的平移不变性、良好的方向选择性(6个,±15°、±45°、±75°)、有限的冗余和高效的阶数,与此同时,它还具有完全重构特性。这玩意儿有国内学位论文,好像是图像方面滴,你可以查查。但貌似没啥具体代码和操作性说明,也不知是不是正宗滴DT CWT,实际应用中相位信息滴解读在信号处理中一直不够直观,清晰和明确,如同FT中相位谱一直难以研究一样,做试探性研究尚可,实用性貌似不强。
所以完全不知你为啥要玩复小波滴分解和重构呦!不为实用只为与众不同,容易发文章吗!此种风气不可有啊,哇咔咔!
第一,复小波变换具有优于实小波滴平移不变性,对突变点的反应更加灵敏,可更加准确和清晰的表现信号的突变信息。在实际应用中也可用实小波滴SWT抑制消弱平移敏感性以达到类似滴效果。
第二,复小波与实小稿山波相比除了不仅可提供幅值信息还有相位信息,而且还能提供多种复合信息,然而,复小波变换得到的小波系数为复数形式,构造它的完全重构滤波器非常困难,1998年,N.G .Kingsbury提出了对偶树(双树)复小波变换(Dual-tree Complex Wavelet Transform, DT CWT)理论,该变换满足完全重构条件,且保留了复小波变换的诸多优良特性:近似的平移不变性、良好的方向选择性(6个,±15°、±45°、±75°)、有限的冗余和高效的阶数,与此同时,它还具有完全重构特性。这玩意儿有国内学位论文,好像是图像方面滴,你可以查查。但貌似没啥具体代码和操作性说明,也不知是不是正宗滴DT CWT,实际应用中相位信息滴解读在信号处理中一直不够直观,清晰和明确,如同FT中相位谱一直难以研究一样,做试探性研究尚可,实用性貌似不强。
所以完全不知你为啥要玩复小波滴分解和重构呦!不为实用只为与众不同,容易发文章吗!此种风气不可有啊,哇咔咔!
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