小波分析 Wavelet Analysis已学知识回顾： 傅氏级数、傅氏变换实现了信号分析从时域转换至频域。引言:从一个例子映射出小波分析在信号处理中的作用 桌子上一碗果冻和一碗炸酱面，一个勺子和一双筷子 问题：请选择吃果冻和吃炸酱面分别用什么？ 择勺子吃果冻，选择筷子吃炸酱面 果冻成分单一，外表圆滑；炸酱面成分多样，外表不光滑 勺子的外表也是圆滑的；筷子的外表是多棱角，开度可变。 Daubechies4小波函数 时域有限的衰减振荡信号 FFT的正弦函数 时域无限的等幅振荡 FFT分析是以正弦信号为基函数，而小波分析是以小波基为基函数。 对于信号成分单一的稳定信号，使用FFT可以得到较好的结果 而对于信号成分多样，包含突变因素的信号小波有很大的优势。一.FFT、STFT到Wavelet 1.Fourier Analysis FFT变换是将信号分解成不同频率的正弦波的叠加和，即把信号 投影到一组正交基上。一.FFT、STFT到Wavelet 1.Fourier Analysis 存在的主要问题： （1）无时域局部化特性。为了求得傅里叶系数，理论上必须知道时域的全部 信息，即傅里叶分析是对
