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小波变换与图像处理的背景资料

起码要学习小波变换（welet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的。

小波变换与图像处理的背景资料

这两个问题主要涉及从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：到泛函分析的知识，

如题，要学习小波分析需要哪些预备知识？需要先掌握哪些数学、信号处理的课程？

小波变换自出现以来，经过若干年的发展，从多分辨率分析到小波基构造以至于相关的小波滤波器等业已形成系统化的基础理论；可以说小波从一度“弱小”的幼苗已逐渐长成了枝叶⑴小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述）繁茂的参天大树，其深厚的根基，使得小波的相关理论在未来的发展中，有可能催生出更加新颖的数据表示方法；小波的应用也已广泛地渗入到信号与信息处理、模式识别与人工智能、物理和工程应用等领域，并取得显著的应用效果。

小波分析及其应用的介绍

主要是学习好傅里叶变换等的基础知识然后才能理解小波变换的优点等

《小波分析及其应用》由刘明才编著，清华大学出版社出版。该书主3,从期刊网找一些文章,看别人如何应用小波变换解决专业问题要介绍小波分析及其应用，内容包括：多分辨分析、正交小波（主要介绍Daubechies小波和样条小波）、双正交小波、小波包、多小波、多元小波、区间上的小波和小波变换·应用方面主要介绍小波分析在信号处理、图像压缩和解积分方程方面的应用。

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学习小波变换需要先学习哪些课程？

太难太难…… 无语的课程

⑵小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性

⑷小波变换实现上有快速算法（M用尺度函数和小波函数共同表示这个待分析函数的完整展开形式是小波分析应用到DWT使用mallat算法后的问题，它实质上就是在DWT中如何用小波级数的线性组合表示的待分析函数的问题。只是一个概念宽泛一个概念比较具体和有针对性而已。allat小波分解算法）

1,从傅立叶变换学习入手,看傅立叶变换与小波变换的异

4,结合自己专业实际

要学：复变，矩阵，信号与系统和Matlab。不难！

小波变换中的一些问题！求大神指点

2,看matlab傅立叶变换和小波变换实例

空间的嵌套包含关系并不仅仅是与频率有关，因为空间这个概念的提出并没有与频率有啥关系，也就是空间概念起初只是数学问题，并没有从信号处理的观点出发。是由于线性代数的某些概念已经无法或不适合描述某些数算的时候，才提出了泛函空间的概念。后来当小波变换的某些研究涉及到的问题刚好适合用空间的概念来描述，而小波变换很多应用都在信号处理方面所以才和频率挂钩了。嵌套包含的关系只有你学习泛函之后才可能会有些理解，或者仍然不能理解，这有时是只能意会不可言表的，不能仅从频率的角度简单的理解。用小波级数的线性组合表示的待分析函数是与傅立叶变换用傅立叶级数表示待分析函数的思想一样，只是一个用正余弦函数一个用小波函数罢了，都是想用规则的，易于分析的，易于掌握的函数有限的去描述、逼近和替代待分析的无限函数，这是傅式分析的内容，是有限离散系统描述无限连续系统的基本问题，也是吉布斯效应产生的实质。

【】：ABCD

对于空间、尺度函数和小波函数从抽象概念到实际作的问题，可以参看网上《小波变换和motion信号处理》系列文章，还可以参考科学出版社《非连续正交函数－U系统、V系统、多小波及其应用》一书对整个非连续正交函数方面应用的前世今生的解读，可能对你理解以上问题会很有帮助。不过这对你研究小波的用处并不大，这种基础概念的理解虽然重要，但当今小波的研究已经远远超过了这些基础问题的研究，而已经走上了多学科综合研究的道路。水平有限，仅供参考。

小波变换中的一些问题！求大神指点

【】：ABC只要懂微积分就可以。D

如题，要学习小波分析需要哪些预备知识？需要先掌握哪些数学、信号处理的课程？

用尺度函数和小波函数共同表示这个待分析函数的完整展开形式是小波分析应用到DWT使用mallat算法后的问题，它实质上就是在DWT中如何用小波级数的线性组合表示的待分析函数的问题。只是一个概念宽泛起码要学习积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的一个概念比较具体和有针对性而已。

以全色图像和多光谱图像之间的金字塔形小波融合为例，属于小波融合处理流程的是：

以全色图像和多光谱图像之间的金字塔形小波融合为例，介绍小波融合的具体步骤：1.以高空间分辨率的全色图像为参考，对多光谱图像进行配准；2.将高空间分辨率的全色图像、多光谱图像（其中的一个波段）分别进行小波变换，得到各个不同小波分解层次下的低低频、高低频、低高频和高高频分量（LL、HL、LH、HH）。小波分解的层数应视原图像的特征而设定；3.采用高空间分辨率的全色图像小波分解后的HL、LH、HH 分量和多光谱图像小波分解后的LL分量进行组合；4.将起码要学习积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的重新组合后的数据进行小波重构，生成融合结果图像；5.依次对多光谱图像的其他波段进行小波融合，生成融合结果图像；将所有单个融合图像组合成一个多波段融合结果图像。