小波變換和motion信號(hào)處理(一)
也被成為父小波。任何小波變換的basis函數(shù),其實(shí)就是對(duì)這個(gè)母小波和父小波縮放和平移后的集合。下面這附圖就是某種小波的示意圖:
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201612/327996.htm從這里看出,這里的縮放倍數(shù)都是2的級(jí)數(shù),平移的大小和當(dāng)前其縮放的程度有關(guān)。這樣的好處是,小波的basis函數(shù)既有高頻又有低頻,同時(shí)還覆蓋了時(shí)域。對(duì)于這點(diǎn),我們會(huì)在之后詳細(xì)闡述。
小波展開的形式通常都是這樣(注意,這個(gè)只是近似表達(dá),嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼归_形式請(qǐng)參考第二篇):
其中的
就是小波級(jí)數(shù),這些級(jí)數(shù)的組合就形成了小波變換中的基basis。和傅立葉級(jí)數(shù)有一點(diǎn)不同的是,小波級(jí)數(shù)通常是orthonormal basis,也就是說,它們不僅兩兩正交,還歸一化了。小波級(jí)數(shù)通常有很多種,但是都符合下面這些特性:
1. 小波變換對(duì)不管是一維還是高維的大部分信號(hào)都能cover很好。這個(gè)和傅立葉級(jí)數(shù)有很大區(qū)別。后者最擅長(zhǎng)的是把一維的,類三角波連續(xù)變量函數(shù)信號(hào)映射到一維系數(shù)序列上,但對(duì)于突變信號(hào)或任何高維的非三角波信號(hào)則幾乎無能為力。
2. 圍繞小波級(jí)數(shù)的展開能夠在時(shí)域和頻域上同時(shí)定位信號(hào),也就是說,信號(hào)的大部分能量都能由非常少的展開系數(shù),比如a_{j,k},決定。這個(gè)特性是得益于小波變換是二維變換。我們從兩者展開的表達(dá)式就可以看出來,傅立葉級(jí)數(shù)是
,而小波級(jí)數(shù)是
。
3. 從信號(hào)算出展開系數(shù)a需要很方便。普遍情況下,小波變換的復(fù)雜度是O(Nlog(N)),和FFT相當(dāng)。有不少很快的變換甚至可以達(dá)到O(N),也就是說,計(jì)算復(fù)雜度和信號(hào)長(zhǎng)度是線性的關(guān)系。小波變換的等式定義,可以沒有積分,沒有微分,僅僅是乘法和加法即可以做到,和現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的計(jì)算指令完全match。
可能看到這里,你會(huì)有點(diǎn)暈了。這些特性是怎么來的?為什么需要有這些特性?具體到實(shí)踐中,它們到底是怎么給小波變換帶來比別人更強(qiáng)的好處的?計(jì)算簡(jiǎn)單這個(gè)可能好理解,因?yàn)榍懊嫖覀円呀?jīng)講過正交特性了。那么二維變換呢?頻域和時(shí)域定位是如何進(jìn)行的呢?恩,我完全理解你的感受,因?yàn)楫?dāng)初我看別的文章,也是有這些問題,就是看不到答案。要說想完全理解小波變換的這些本質(zhì),需要詳細(xì)的講解,所以我就把它放到下一篇了。
接下來,上幾張圖,我們以一些基本的信號(hào)處理來呈現(xiàn)小波變換比傅立葉變換好的地方,我保證,你看了這個(gè)比較之后,大概能隱約感受到小波變換的強(qiáng)大,并對(duì)背后的原理充滿期待:)
假設(shè)我們現(xiàn)在有這么一個(gè)信號(hào):
看到了吧,這個(gè)信號(hào)就是一個(gè)直流信號(hào)。我們用傅立葉將其展開,會(huì)發(fā)現(xiàn)形式非常簡(jiǎn)單:只有一個(gè)級(jí)數(shù)系數(shù)不是0,其他所有級(jí)數(shù)系數(shù)都是0。好,我們?cè)倏唇酉聛磉@個(gè)信號(hào):
簡(jiǎn)單說,就是在前一個(gè)直流信號(hào)上,增加了一個(gè)突變。其實(shí)這個(gè)突變,在時(shí)域中看來很簡(jiǎn)單,前面還是很平滑的直流,后面也是很平滑的直流,就是中間有一個(gè)階躍嘛。但是,如果我們?cè)俅巫屍涓盗⑷~展開呢?所有的傅立葉級(jí)數(shù)都為非0了!為什么?因?yàn)楦盗⑷~必須用三角波來展開信號(hào),對(duì)于這種變換突然而劇烈的信號(hào)來講,即使只有一小段變換,傅立葉也不得不用大量的三角波去擬合,就像這樣:
看看上面這個(gè)圖。學(xué)過基本的信號(hào)知識(shí)的朋友估計(jì)都能想到,這不就是Gibbs現(xiàn)象么?Exactly。用比較八股的說法來解釋,Gibbs現(xiàn)象是由于展開式在間斷點(diǎn)鄰域不能均勻收斂所引起的,即使在N趨于無窮大時(shí),這一現(xiàn)象也依然存在。其實(shí)通俗一點(diǎn)解釋,就是當(dāng)變化太sharp的時(shí)候,三角波fit不過來了,就湊合出Gibbs了:)
接下來我們來看看,如果用剛才舉例中的那種小波,展開之后是這樣的:
看見了么?只要小波basis不和這個(gè)信號(hào)變化重疊,它所對(duì)應(yīng)的級(jí)數(shù)系數(shù)都為0!也就是說,假如我們就用這個(gè)三級(jí)小波對(duì)此信號(hào)展開,那么只有3個(gè)級(jí)數(shù)系數(shù)不為0 。你可以使用更復(fù)雜的小波,不管什么小波,大部分級(jí)數(shù)系數(shù)都會(huì)是0。原因?由于小波basis的特殊性,任何小波和常量函數(shù)的內(nèi)積都趨近于0。換句話說,選小波的時(shí)候,就需要保證母小波在一個(gè)周期的積分趨近于0。正是這個(gè)有趣的性質(zhì),讓小波變換的計(jì)算以及對(duì)信號(hào)的詮釋比傅立葉變換更勝一籌!原因在于,小波變換允許更加精確的局部描述以及信號(hào)特征的分離。一個(gè)傅立葉系數(shù)通常表示某個(gè)貫穿整個(gè)時(shí)間域的信號(hào)分量,因此,即使是臨時(shí)的信號(hào),其特征也被強(qiáng)扯到了整個(gè)時(shí)間周期去描述。而小波展開的系數(shù)則代表了對(duì)應(yīng)分量它當(dāng)下的自己,因此非常容易詮釋。
小波變換的優(yōu)勢(shì)不僅僅在這里。事實(shí)上,對(duì)于傅立葉變換以及大部分的信號(hào)變換系統(tǒng),他們的函數(shù)基都是固定的,那么變換后的結(jié)果只能按部就班被分析推導(dǎo)出來,沒有任何靈活性,比如你如果決定使用傅立葉變換了,那basis function就是正弦波,你不管怎么scale,它都是正弦波,即使你舉出余弦波,它還是移相后的正弦波。總之你就只能用正弦波,沒有任何商量的余地。而對(duì)于小波變換來講,基是變的,是可以根據(jù)信號(hào)來推導(dǎo)或者構(gòu)建出來的,只要符合小波變換的性質(zhì)和特點(diǎn)即可。也就是說,如果你有著比較特殊的信號(hào)需要處理,你甚至可以構(gòu)建一個(gè)專門針對(duì)這種特殊信號(hào)的小波basis function集合對(duì)其進(jìn)行分析。這種靈活性是任何別的變換都無法比擬的??偨Y(jié)來說,傅立葉變換適合周期性的,統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間變化的信號(hào); 而小波變換則適用于大部分信號(hào),尤其是瞬時(shí)信號(hào)。它針對(duì)絕大部分信號(hào)的壓縮,去噪,檢測(cè)效果都特別好。
評(píng)論