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1，小波變換和haar小波變換是不是一回事
2，什么是HAAR小波
3，求海明威舞團(tuán)成員小波的資料
4，有哪位大俠能告訴我Haar小波和mallat算法的關(guān)系是什么謝謝
5，用haar小波對圖像進(jìn)行3級分解然后分別對每層圖像進(jìn)行重構(gòu)重構(gòu)
6，如何畫出haar和db小波基函數(shù)

1，小波變換和haar小波變換是不是一回事

haar變換是小波變換的其中一種，是最簡單的正交歸一化小波

小波變換和haar小波變換是不是一回事

2，什么是HAAR小波

Haar基本小波函數(shù)定義在區(qū)間 [0，1]上，如圖所示：該基本小波定義的小波變換稱為Haar小波變換，是常用的小波變換中最簡單的一種。

什么是HAAR小波

3，求海明威舞團(tuán)成員小波的資料

小波（俞淄波）：曾與海鳴威，鄧寧等多位藝人合作，為人低調(diào)，及其擅長wave技巧，喜歡收集air jordan的鞋。

midnight （featuring casely） - pitbull

求海明威舞團(tuán)成員小波的資料

4，有哪位大俠能告訴我Haar小波和mallat算法的關(guān)系是什么謝謝

mallat算法對信號進(jìn)行分解與重構(gòu)的算法，它本身并沒有涉及具體的小波函數(shù)。而Haar小波是一種可以用于信號分解與重構(gòu)的小波函數(shù)，在Mallat算法中可以選擇使用haar小波作為小波函數(shù)。

我也正需要可以給我發(fā)一份嗎？謝謝！語音增強其他的算法也行，資料很難找啊我的郵箱是137954690@qq.com

5，用haar小波對圖像進(jìn)行3級分解然后分別對每層圖像進(jìn)行重構(gòu)重構(gòu)

理論上把圖像分解后，然后重構(gòu)，不管從哪一層重構(gòu)得到的圖像都應(yīng)該不一樣，按你的意思，處理分解完了，重構(gòu)后的結(jié)果和之前一樣，那還處理個啥？小波的重構(gòu)分兩種，一種是完全重構(gòu)，就是把最終分解的最大階次的逼近信息和各階細(xì)節(jié)信息加到一起重構(gòu)，得到原始信號，通常應(yīng)用時為了某種目的，可以減少某些階次的信息去重構(gòu)。例如消噪時，可以去掉幾個低階的細(xì)節(jié)信息，用高階細(xì)節(jié)和最大階次的逼近信息完全重構(gòu)，就可以得到原始圖像消噪的結(jié)果；另一種是單級重構(gòu)，就是不管逼近還是細(xì)節(jié)的小波系數(shù)都是不能直接應(yīng)用的，通常都需要用小波系數(shù)重構(gòu)才能得到處理結(jié)果。由于每一層分解的小波系數(shù)都不同，所以重構(gòu)后的圖像當(dāng)然不同。你的基本概念完全是混亂的?。?/section>

搜一下：用haar小波對圖像進(jìn)行3級分解，然后分別對每層圖像進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后的為什么得到的三個圖不一樣呢。

6，如何畫出haar和db小波基函數(shù)

你看的是小波變換和motion信號處理（二），如果你看了（一）就知道咋算了。按它的算法，內(nèi)積是兩個數(shù)組對應(yīng)位置元素相乘再求和。psi（2n）的式子只看不是0的元素（因為0的乘積與求和還是0對最終內(nèi)積的計算沒有影響），值為1/2根號2的2個（n為1、2時，這里為了方便講解n一般可以認(rèn)為取整數(shù)，實際上是為了離散化取的個數(shù)），值為－1/2根號2的2個（n為3、4時），它自己的內(nèi)積為1/2根號2×1/2根號2＋1/2根號2×1/2根號2＋（－1/2根號2×－1/2根號2）＋（－1/2根號2×－1/2根號2）＝1/8＋1/8＋1/8＋1/8＝1/2，不等于1，按它的解釋就不歸一化正交了。而乘上根號2，根號2×psi（2n）這個新函數(shù)的內(nèi)積按照上面的計算是1/4＋1/4＋1/4＋1/4＝1，應(yīng)該就歸一化正交了。原始haar的數(shù)學(xué)定義值是1、－1和0，主要是定義域為[0,1/2)和[1/2,1)，不僅正交還歸一化了。對于內(nèi)積的計算如果是離散的向量，就用如上面的計算方式，如果是數(shù)學(xué)上的無限函數(shù)的連續(xù)值，就要計算積分了，haar很簡單，按照積分的意義就是曲線與X軸圍城的面積，從haar的圖形面積就是1。不過其它正交小波函數(shù)可不一定為1，也就是不一定都?xì)w一化。上面的例子也是為了方便說明而已，其設(shè)定和理解還有些方面需要討論，湊活意會吧！水平有限，僅供參考。