在数字图像处理中,小波变换在时域具有表征信号局部特征的能力,该怎么理解

来源：学生作业帮编辑：作业帮分类：物理作业时间：2024/05/10 06:31:17

在数字图像处理中,小波变换在时域具有表征信号局部特征的能力,该怎么理解
最近在看小波变换,看不懂啊,求理理思路

最为直接的理解就是你在时、空域中就可看出图像中的高频和低频,并且可以确定其位置（时间）等信息,不需要在纯频域进行,因为FT虽然可以让你确定图像中的高频和低频,但其位置（或发生时间）的信息是无法提供的.STFT可以提供位置和时间信息,但时间窗和频率窗都不能改变,那么其分辨率就可能不能完全满足实际的需要,只有小波分析可以根据信号自适应的改变时间窗和频率窗的形状具有时频局部化分析的能力.也就是说图像处理时,你对于某一图像的区域即能知道这块区域中频率的高低分布特征,又能确定这种频率高低的特征是在这一片区域产生的,这是其它方法无法做到的,这也是所有信号处理的终极目标——时频分析（知道频率还要知道频率是在何时（何处）产生的）.

小波变换在时域和频域有良好的局部化特性,这个局部化特性指的是什么呀为什么在信号处理中只用傅立叶变换和小波变换? 数字图像处理中怎么理解振铃现象数字信号处理中,离散时域信号的傅里叶变换的物理意义怎么理解?太抽象怎么能具体物理形式上描述一下? 在图像处理中离散余弦变换离散傅里叶变换和离散小波变换的优缺点 5.周期信号在时域内按时间间隔Ts采样后,其频谱将具有( )特征. 在数字图像处理中图像膨胀的概念是什么在数字图像处理中什么是振铃现象为什么在信号与系统中的时域与频域变换中,有限时域经过傅里叶变换就可以变为无限频域以时频信号为例,分析常规傅立叶变换、短时傅立叶变换在暂态过程（非稳态信号）处理中的不足和小波变换的优势（说明其原因）. 傅立叶变换在图像处理和信号与系统中版本不同的问题. 对于信号的频域的理解时域中X轴是时间,反映的是信号随时间变化的情况；频域中X轴是频率,反映的是信号在不同频率上的分布；x