小波变换 | 连续小波变换
小波变换 连续小波变换
小波变换是一种时–频分析工具,它通过“局部化”的方式同时刻画信号在时域和频域的特征,克服了傅里叶变换对时间信息丢失的不足。
母小波与子小波
小波变换的核心是母小波(mother wavelet) 函数 Ψ(t)\Psi(t)Ψ(t),可以位于复数域,也可以是实数域。将母小波 Ψ(t)\Psi(t)Ψ(t) 通过尺度(scale)和平移(translation)变换,其中尺度参数为 a>0a > 0a>0 和平移参数为 b∈Rb \in \mathbb{R}b∈R。最终生成一族子小波函数:
Ψa,b(t)=1aΨ(t−ba) \Psi_{a,b}(t) = \frac{1}{\sqrt{a}}\Psi(\frac{t-b}{a}) Ψa,b(t)=a1Ψ(at−b)
- 参数 aaa :决定小波是更窄(a<1a<1a<1 时,对应高频细节)还是更宽(a>1a>1a>1 时,对应低频轮廓)。
- 参数 bbb :控制小波在时域上向右平移了多少。
- 系数 1a\frac{1}{\sqrt{a}}a1:为能量归一化因子,保证 ∥Ψa,b∥2=∥Ψ∥2=1\|\Psi_{a,b}\|_2 = \|\Psi\|_2 = 1∥Ψa,b∥2=∥Ψ∥2=1 ,从而确保不同尺度的小波能量一致,才能公平地在各尺度上比较信号的局部特征。
连续小波系数
之后再用这些子小波函数(又称为基函数)去匹配(内积)信号,得到在不同尺度和不同位置上的连续小波系数(continuous wavelet coefficient)Wf(a,b)W_{f}(a,b)Wf(a,b),从而反映信号的局部时频特征。
对于任意的 f∈L2(R)f \in L^2(\mathbb{R})f∈L2(R),其连续小波变换定义为:
这里的 L2(R)L^2(\mathbb{R})L2(R) 符号表示所有定义在实数轴上的“平方可积”函数所组成的函数空间。即“可以用能量(平方积分)来衡量大小”的函数集合,是我们做时–频分析时最常用的信号空间。
Wf(a,b)=⟨f(t),Ψa,b(t)⟩=∫−∞∞f(t)Ψa,b(t)‾dt W_{f}(a,b) = \langle f(t), \Psi_{a,b}(t) \rangle = \int^{\infty}_{-\infty} f(t) \overline{\Psi_{a,b}(t)} dt Wf(a,b)=⟨f(t),Ψa,b(t)⟩=∫−∞∞f(t)Ψa,b(t)dt
这里的 Ψ‾\overline{\Psi}Ψ 表示母小波函数 Ψ\PsiΨ 的复共轭(complex conjugate)。因为这里用了更一般的形式,即在平方可积函数空间中,两个函数 f,gf,gf,g 的内积通常定义为:
⟨f,g⟩=∫−∞∞f(t)g(t)‾dt \langle f,g \rangle = \int^{\infty}_{-{\infty}} f(t) \overline{g(t)} dt ⟨f,g⟩=∫−∞∞f(t)g(t)dt
小波变换正是将信号 fff 在不同尺度和平移下与母小波 Ψ\PsiΨ 做内积,因此需要对 Ψ\PsiΨ 取共轭。
- 实值小波(如 Haar 小波),母小波是实数函数,取共轭并不改变数值,但依然保留了统一的内积形式。
- 复值小波(如 Morlet、Gabor 等),共轭操作则必不可少,用来提取信号在复小波上的振幅和相位信息。
逆变换
若母小波函数 Ψ(t)\Psi(t)Ψ(t) 满足容许条件,即其傅里叶变换 Ψ^(w)\hat{\Psi}(w)Ψ^(w) 满足如下条件:
CΨ=∫−∞∞∣Ψ^(w)∣2∣w∣dw<∞ C_{\Psi} = \int^{\infty}_{-\infty} \frac{| \hat{\Psi}(w) |^2}{|w|} dw < \infty CΨ=∫−∞∞∣w∣∣Ψ^(w)∣2dw<∞
此时则存在小波变换存在逆变换:
Wf(a,b)=∫−∞∞f(t)Ψa,b(t)‾dt⇔f(t)=1CΨ∫0∞∫−∞∞Wf(a,b)Ψa,b(t)dbdaa2 W_{f}(a,b) = \int^{\infty}_{-\infty} f(t) \overline{\Psi_{a,b}(t)} dt \Leftrightarrow f(t) = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \int^{\infty}_{-\infty} W_f(a,b) \Psi_{a,b}(t) db \frac{da}{a^2} Wf(a,b)=∫−∞∞f(t)Ψa,b(t)dt⇔f(t)=CΨ1∫0∞∫−∞∞Wf(a,b)Ψa,b(t)dba2da
卷积实现
小波系数计算与这里的两个连续信号 f(t)f(t)f(t) 和 Ψ(t)\Psi(t)Ψ(t) 之间的卷积有关。首先这两个信号自身的卷积可以定义为:
(f∗Ψ)(b)=∫f(t)Ψ(b−t)dt (f * \Psi)(b) = \int f(t) \Psi(b-t) dt (f∗Ψ)(b)=∫f(t)Ψ(b−t)dt
为了将原始形式适配卷积形式,需要进行改写,做一次时间翻转和尺度放缩:
Wf(a,b)=1a∫−∞∞f(t)Ψ(t−ba)‾dt=∫−∞∞f(t)Ψa(b−t)‾dt(Ψa(t)=1aΨ(−ta))=(f∗Ψa‾)(b)(基于卷积的实现)=F−1[f^(w)Ψ^a(w)‾](b)(卷积定理:F[f∗Ψa]=F[f]⋅F[Ψa‾])=F−1[f^(w)aΨ^(aw)](b)(基于频域的变量替换:Ψ^a(w)→aΨ^(aw)‾) \begin{aligned} W_{f}(a,b) & = \frac{1}{\sqrt{a}} \int^{\infty}_{-\infty} f(t) \overline{\Psi(\frac{t-b}{a})} dt \\ & = \int^{\infty}_{-\infty} f(t) \overline{\Psi_a(b-t)} dt & (\Psi_a(t) = \frac{1}{\sqrt{a}} \Psi(-\frac{t}{a})) \\ & = (f * \overline{\Psi_a})(b) & (基于卷积的实现) \\ & = \mathcal{F}^{-1} [ \hat{f}(w) \overline{ \hat{\Psi}_a (w)} ] (b) & (卷积定理:\mathcal{F}[f*\Psi_a] = \mathcal{F}[f] \cdot \mathcal{F}[\overline{\Psi_a}]) \\ & = \mathcal{F}^{-1} [ \hat{f}(w) \sqrt{a} \hat{\Psi}(aw) ](b) & (基于频域的变量替换: \hat{\Psi}_a(w) \rightarrow \sqrt{a}\overline{\hat{\Psi}(aw)}) \end{aligned} Wf(a,b)=a1∫−∞∞f(t)Ψ(at−b)dt=∫−∞∞f(t)Ψa(b−t)dt=(f∗Ψa)(b)=F−1[f^(w)Ψ^a(w)](b)=F−1[f^(w)aΨ^(aw)](b)(Ψa(t)=a1Ψ(−at))(基于卷积的实现)(卷积定理:F[f∗Ψa]=F[f]⋅F[Ψa])(基于频域的变量替换:Ψ^a(w)→aΨ^(aw))
对应的反变换形式如下:
f(t)=1CΨ∫0∞∫−∞∞Wf(a,b)1aΨ(t−ba)dbdaa2=1CΨ∫0∞[∫−∞∞Wf(a,b)Ψa(t−b)db]daa2(Ψa(t)=1aΨ(ta))=1CΨ∫0∞[(Wf(a,⋅)∗Ψa)(t)]daa2=1CΨ∫0∞F−1[(Wf(a,w)Ψ^a(w)]daa2=1CΨ∫0∞F−1[(Wf(a,w)aΨ^(aw)]daa2(基于频域的变量替换:Ψ^a(w)→aΨ^(aw)) \begin{aligned} f(t) & = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \int^{\infty}_{-\infty} W_f(a,b) \frac{1}{\sqrt{a}}\Psi(\frac{t-b}{a}) db \frac{da}{a^2} \\ & = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \left [ \int^{\infty}_{-\infty} W_f(a,b) \Psi_a(t-b) db \right ] \frac{da}{a^2} & (\Psi_{a}(t) = \frac{1}{\sqrt{a}} \Psi(\frac{t}{a})) \\ & = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \left [ (W_f(a, \cdot) * \Psi_a)(t) \right ] \frac{da}{a^2} \\ & = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \mathcal{F}^{-1} \left [ (W_f(a, w) \hat{\Psi}_a(w) \right ] \frac{da}{a^2} \\ & = \frac{1}{C_{\Psi}} \int^{\infty}_{0} \mathcal{F}^{-1} \left [ (W_f(a, w) \sqrt{a} \hat{\Psi}(aw) \right ] \frac{da}{a^2} & (基于频域的变量替换: \hat{\Psi}_a(w) \rightarrow \sqrt{a}{\hat{\Psi}(aw)}) \\ \end{aligned} f(t)=CΨ1∫0∞∫−∞∞Wf(a,b)a1Ψ(at−b)dba2da=CΨ1∫0∞[∫−∞∞Wf(a,b)Ψa(t−b)db]a2da=CΨ1∫0∞[(Wf(a,⋅)∗Ψa)(t)]a2da=CΨ1∫0∞F−1[(Wf(a,w)Ψ^a(w)]a2da=CΨ1∫0∞F−1[(Wf(a,w)aΨ^(aw)]a2da(Ψa(t)=a1Ψ(at))(基于频域的变量替换:Ψ^a(w)→aΨ^(aw))