图像处理与识别小波变换及应用l 小波发展l Haar 小波l 小波去噪l 展望小波发展l 小波分析（WaveletsAnalysis ）是20 世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法，它既具有丰富的数学理论意义，又具有广泛的工程应用价值。广泛应用在信号处理、图像处理、语音分析以及其他非线性科学领域.l 小波分析是对傅立叶分析（FourierAnalysis ）理论最辉煌的继承、总结和重大突破.小波与傅里叶的区别l 傅立叶分析中，以单个变量（时间或频率）的函数表示信号，因此，不能同时作时域频域分析.l 小波分析中，利用联合时间尺度函数分析信号，通过平移和伸缩构造小波基，由于小波同时具有时间平移和多尺度分辨率的特点，可以同时进行时频域分析.傅里叶变换l 这幅图可形象的表示傅里叶变换的不足之处。l 如上图，最上边的是频率始终不变的平稳信号。而下边两个则是频率随着时间改变的非平稳信号，它们同样包含和最上信号相同频率的四个成分。做FFT后，我们发现这三个时域上有巨大差异的信号，频谱（幅值谱）却非常一致。尤其是下边两个非平稳信号，我们从频谱上无法区分它们，因为它们包含的四个频率的信号
