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小波变换和motion信号处理

小波变换和motion信号处理

点击数:7212 次   录入时间:03-04 11:59:53   整理:http://www.55dianzi.com   电视机单元电路

  在这一篇文章里,我们就来讨论一下这些特性背后的原理。

  首先,我们一直都在讲小波展开的近似形式。那什么是完整形式呢?之前讲到,小波basis的形成,是基于基本的小波函数,也就是母小波来做缩放和平移的。但是,母小波并非唯一的原始基。在构建小波基函数集合的时候,通常还要用到一个函数叫尺度函数,scaling function,人们通常都称其为父小波。它和母小波一样,也是归一化了,而且它还需要满足一个性质,就是它和对自己本身周期平移的函数两两正交:

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  另外,为了方便处理,父小波和母小波也需要是正交的。可以说,完整的小波展开就是由母小波和父小波共同定义的。

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  其中

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  是母小波,

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  是父小波。需要提醒一点的是,这个正交纯粹是为了小波分析的方便而引入的特性,并不是说小波变换的基就一定必须是正交的。但大部分小波变换的基确实是正交的,所以本文就直接默认正交为小波变换的主要性质之一了。引入这个父小波呢,主要是为了方便做多解析度分析(multiresolution analysis, MRA)。说到这里,你的问题可能会井喷了:好好的为什么出来一个父小波呢?这个scaling function是拿来干嘛的?它背后的物理意义是什么?wavelet function背后的物理意义又是什么?这个多解析度分析又是什么呢?不急,下面,我们围绕一个例子来巩固一下前面的知识,同时再引出新的特性。

  假设我们有这样一个信号:

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  该信号长度为8,是离散的一维信号。我们要考虑的,就是如何用小波将其展开。为了方便讲解,我们考虑最简单的一种小波,哈尔小波。下面是它的一种母小波:

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  那如何构建基于这个母小波的基呢?刚才提到了,要缩放,要平移。我们先试试缩放,那就是ψ(2n):

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  但这样的话,它与自己的内积就不是1了,不符合小波基orthonormal的要求,所以我们要在前面加一个系数根号二,这样我们就得到了另一个哈尔小波的basis function:

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  同理,我们可以一直这样推广下去做scale,得到4n,8n,…….下的basis function。当然在这个例子里,我们信号长度就是8,所以做到4n就够了。但推广来说,就是这种scaling对母小波的作用为

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  ,这是归一化后的表示形式。

  平移的话也很简单,我们可以对母小波进行平移,也可以对scale之后的basis function进行平移。比如对上一幅图中的basis function进行平移,就成了

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  看得出来,平移后的basis function和母小波以及仅仅scale过的小波,都是正交的,附合小波basis的特点。如果我们用ψ(n)来表示这个mother wavelet,那么这些orthonormal basis函数可以写成:

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  这里的k是可以看成时域的参数,因为它控制着小波基时域的转移,而j是频域的参数,因为它决定了小波基的频率特性。看到这里,你应该会感觉很熟悉,因为这里的平移和变换本质和刚才对scaling function的平移变换是一模一样的。

  这样,我们就有了针对此信号sPACe的哈尔小波basis组合:

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  图1

  可以看出,我们用到了三层频率尺度的小波函数,每往下一层,小波的数量都是上面一层的两倍。在图中,每一个小波基函数的表达形式都写在了波形的下面。

  等等,你可能已经发现了,有问题。这里为什么多了个没有函数表达式的波形呢?这货明显不是wavelet function阿。没错,它是之前提到的scaling function,也就是父小波。然后你可能就会问,为啥这个凭空插了一个scaling function出来呢?明明目标信号已经可以用纯的小波基组合表示了。是,确实是,就算不包括scaling function,这些小波函数本身也组成了正交归一基,但如果仅限于此的话,小波变换也就没那么神奇的功效了。引入这个scaling function,才能引入我们提到的多解析度分析的理论,而小波变换的强大,就体现在这个多解析度上。那在这里,我们怎么用这个多解析度呢?这个哈尔小波basis组合是怎么通过多解析度推导出来的呢?

  话说在数学定义中,有一种空间叫Lebesgue空间,对于信号处理非常重要,可以用L^p(R)表示,指的是由p次可积函数所组成的函数空间。我们在小波变换中要研究的信号都是属于L^2(R)空间的,这个空间是R上的所有处处平方可积的可测函数的集合,这样就等于对信号提出了一个限制,就是信号能量必须是有限的,否则它就不可积了。小波变换的定义都是基于但不限于L^2(R)中的信号的。这玩意的特性要具体解释起来太数学了,牵涉到太多泛函知识,我就不在这里详述了。而且老实说我也没能力完全讲清楚,毕竟不是学这个的,有兴趣可以参考wiki。总之你记住,小波变换研究中所使用的信号基本都是平方可积的信号,但其应用不限于这种信号,就行了。

  对L^2(R)空间做MRA是在干嘛呢?就是说,在L^2(R)空间中,我们可以找出一个嵌套的空间序列

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  ,并有下列性质:

  (i)

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  (ii)

17

  (iii)

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  (iv)

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