本篇目录：

• 1、小波变换的分解与重构
• 2、小波分解和小波变换是一个意思吗?
• 3、如何利用小波分解,将一个信号分解为6层
• 4、请问大家知道如何在labview中进行小波分解
• 5、小波多尺度分解

小波变换的分解与重构

1、在DWT或SWT中，小波分析主要使用mallat算法，通常通过由四个滤波器组成的滤波器组来完成对信号的分解和重构，将信号分为低频逼近和高频细节信息。

2、虽然从计算的角度分解用DB4，重构用DB1是完全可以计算的，但这种做法没法解释，也就是没有意义或是意义混乱的。重构和分解是对应的（即成对使用的，都是用同一小波基），通常从原理上就不能随意改变混用。

3、哈哈！不知你如何想到用复小波进行DWT滴，目的是啥？matlab没有用复小波进行DWT滴分解和重构滴方法。

4、对于正交小波，重构低通、高通滤波器恰好是分解低通、高通滤波器的逆序。对于双正交小波，这种关系并不成立。

5、从以上分析可知，任何一个离散信号均可以用小波变换进行分解和重构。

6、如果你用小波工具箱进行db4小波分解，一维的情况，你在结果的图中是没有逼近和细节系数的，都是重构信号，它一定是与原始信号等长的。所以难以理解你所说的“比我给的原始数据个数多”是如何做出来的。

小波分解和小波变换是一个意思吗?

1、不一样！小波分析主要用于低频，在高频处理上面不太好。小波包在高频和低频都不错。

2、小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。

3、小波分析是只对低频部分进行分解，分解成低频、高频两部分；小波包分解对低频和高频部分都进行分解，某一层是低频 、高频系数相间，如上图，A开头表示低频，D开头表示高频。

如何利用小波分解,将一个信号分解为6层

1、实际上从物理意义上表现信号整体趋势的只有A6，D6表现的是长期变化，如果你熟悉物理场叠加的问题，那么可能会更好理解。更直接的表现就是，A6的值域是与原信号的值域接近的，而D6的值域可能和原信号的值域相差很大哦。

2、信号分解的四种方法：小波变换方法、傅里叶变换方法、奇偶分解、基本信号之和。小波变换方法：将信号分解为小波系数，通过滤波和下采样得到分解后的信号。

3、通过小波变换或小波的滤波过程，经过一个分解滤波器，可以将一个原始信号的高频部分和低频部分分解开，同时分解出的低频部分还可以被继续分解，如此往复可以将信号分解成多层小波系数（图4）。

4、(2)一维连续小波变换。小波变换实际上是求取信号在各小波函数上的投影值。每个小波函数均由一个母小波函数经过尺度伸缩与时间平移得来的。

请问大家知道如何在labview中进行小波分解

小波分析是数学中很高深的一门学问，数学理论部分了解下就好，不要深究，除非你学数学的。

首先，我们需要将传感器所获取的振动信号进行数据采集。在LabVIEW中，我们可以利用NI公司生产的高精度数据采集卡进行采集。采集卡通过信号调制进行处理，将模拟信号转化成数字信号，这样采集到的振动数据即可用于后续处理。

默认的安装中应该没有，需要安装“Advanced Signal Processing”工具包。

可以的，labview有高级信号处理工具包，里面就有小波。但是这个一般安装的labview中没有，要单独下。

这个不难的。LabVIEW中有现成的Matlab节点，可以直接使用，但是前提是要在电脑上安装Matlab。

matlab不太懂，LV用过，你应该可以把数据以数组形式保存，然后用lv中的小波分析vi吧。。这样就可以减少从excel中读取数据的环节了。。不知道是不是你的意思。

小波多尺度分解

1、小波分析把图像分解为两部分：低频信息+高频信息。低频信息是变化缓慢的部分，是图像的框架，也是轮廓，占全部信息的大部分；高频信息是变化迅速的部分（如从黑色跳变到白色），它反映的是图像的细节信息，占全部信息的小部分。

2、小波对图像进行分解时，会得到一个逼近子图像和三个不同方向（水平、垂直、对角线）的细节子图像，继续对子图像进行小波分解便得到图像的小波多尺度分解。对子图进行单支重构（wrcoef）并叠加就得到和原图像大小相同的图像了。

3、一个信号经小波多尺度分解后，近似信号（概貌）对应分解的低频系数；细节信号对应着高频系数，你上面的理解不准确。

到此，以上就是小编对于经验小波分解的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。