python做小波分析求对小波理论的通俗理解？-创新互联

求对小波理论的通俗理解？你知道傅里叶变换吗？小波分析实际上是建立在傅里叶变换的基础上的，但小波分析弥补了傅里叶级数的一些缺点。它把傅立叶级数的正弦波变换成平方可积空间中的一些正交基，并用这些正交基来表示一些特征函数，这是小波分析最通俗的解释，我最近还读了两本关于小波分析的书，希望对大家有所帮助。用它来分析信号，是一种多分辨率分析方法。一般来说，就是将空间划分为若干个层次，计算出不同层次的小波系数，也就是正交基的系数。

通过这些小波系数来讨论信号，可以得到更详细的时间和频率信息。哈哈，这是我的感觉。有机会我们可以讨论一下。

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小波分析和小波包分析的区别是什？

为了克服高频段频率分辨率差、低频段时间分辨率差的缺点，在小波分解的基础上提出了小波包分解。小波包分解提高了信号的时频分辨率。它是一种更精确的信号分析方法。小波包方法是小波分解的推广，它提供了更丰富的信号分析方法。小波包元素由位置、尺度和频率三个参数决定。对于给定的正交小波函数，可以生成一组小波包基。每个小波基都提供了一种特定的信号分析方法，可以节约信号的能量，并根据信号的特征进行精确重构。小波包可以对给定的信号进行多种不同的分解。在正交小波分解过程中，低频系数通常被分解为两部分。分解后得到近似系数向量和细节系数向量。在两个逐次逼近系数中损失的信息可以在细节系数中得到。下一步是将近似系数向量进一步分解为两部分，而细节系数向量不再分解。在小波包分解中，每个细节系数向量也被近似系数向量分解。同样的方法分为两部分。因此，它提供了更丰富的分析方法：在一维情况下，它生成一个完整的二叉树；在二维情况下，它生成一个完整的四叉树。

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