❶ matlab 小波變換 股票
你的函數是是什麼，你把股票的 時間和價格對應起來，這樣的話，就可以用小波函數進行代入進行小波變換，看信號的分解的各部分了。
❷ 小波變換與小波分析有什麼不同
小波變換和小波分析的不同，你可以參考傅里葉變換和傅里葉分析，所謂的分析，是進行變換之後分析數據，變換的目的不一定是分析，也可能是解方程等，大體如此
❸ 麻煩通俗解釋下 時頻分析 小波變換 的作用，優缺點，謝謝！
小波變換是時頻分析的一種方法。
小波變換時將一個時間信號變換到時間頻率域，可以更好的觀察信號的局部特性，可以同時觀察信號的時間和頻率信息，這是傅里葉變換達不到的；小波變換的冗餘度很大
❹ 小波變換（wavelet transform）有用的論壇都有哪些
好像是要參考國外的論壇，或者自己去亞馬遜買相應參考書。我也正在為這事頭疼。
❺ *小波分析方法
小波分析方法是近年來發展起來的新的數學方法，小波的概念最早由法國地球物理學家J.Morlet和A.Grossmann在20世紀70年代分析處理地震數據時提出的，廣泛應用於信號處理、圖像處理、模式識別、地球物理勘探等領域。
長期以來，信號處理中最基本的數學工具是Fourier分析。Fourier分析能有效地分析平穩信號，能通過頻譜函數方便地指明平穩信號的主要諧波成分。然而在實際應用中，我們常常需要分析頻域特性隨時間變化的非平穩信號，如音樂信號、語音信號、地球物理信號等，需要了解某些局部時域信號所對應的頻率特性，也需要了解某些頻率的信息出現在哪些時間或空間段上。上述情形都提出了關於短時段時域信號所對應的局部頻域特性，即時-頻局部化的要求。
為了克服Fourier變換在時-頻局部化方面的不足，D.Gabor提出了窗口Fourier變換（簡記為WFT）方法。WFT在Fourier分析的基礎上取得了進步，用WFT分析信號可在時-頻窗這個局部范圍內觀察信號；但是WFT無法使時-頻窗形狀是自適應變化的，即對低頻信號，其窗口形狀自動變得扁平，對高頻信號，其窗口形狀自動變得瘦長。小波變換可以克服WFT的這一缺點。
連續小波變換定義為
地球物理勘探概論
設定
地球物理勘探概論
則稱函數系ψa，b（t）為小波函數或簡稱為小波（Wavelet），它是由函數ψ（t）經過不同的時間尺度伸縮和不同的時間平移得到的。式（3-7-30）中的R表示實數域；ψ（t）稱為母小波；a是時間軸尺度伸縮參數，大的a值對應於小的尺度，相應的小波ψa，b（t）伸展較寬；反之，小的a值對應的小波在時間軸上受到壓縮；b是時間平移參數，不同b值的小波沿時間軸移動到不同位置。系數｜a｜ －1/2是歸一化因子，它的引入是為了使不同尺度的小波保持相等的能量。
一個函數ψ（t）能夠作為母小波，必須滿足：
地球物理勘探概論
該式的物理意義是：ψ（t）是一個振幅衰減得很快的「波」，「小波」即由此得名。
連續小波變換可以看成是連續變化的一組短時傅里葉變換的匯集，這些短時傅里葉變換對不同的信號頻率使用了寬度不同的窗函數。具體來說，即高頻用窄時域窗，低頻用寬時域窗。小波變換具有的這一寶貴性質稱為「變焦距」性質。
小波變換是重磁異常分解的有效工具，利用小波多尺度分析方法，可以將重磁異常分解到不同尺度空間中，不同尺度的重磁異常反映了不同地質體的規模和埋深。作為一種新而有效的位場分離途徑，小波多尺度分析方法為重磁資料解釋和研究地殼提供了新的思路，在國內外得到了廣泛的應用。侯遵澤、楊文采等（1995，1997）對中國大陸布格重力異常進行了小波多尺度分解，得到中國大陸地殼內及上地幔各種尺度成分意義下密度不均勻分布情況。高德章等（2000）採用二維小波多尺度分解技術，對東海及鄰區自由空間重力異常進行分解，得到了沉積基底面和莫霍面產生的重力異常，所得到的四階小波細節與東海陸架沉積盆地及鄰區沉積基底面的起伏具有較好的一致性。
小波多尺度分析又稱多分辨分析，它把一個信號分解為逼近部分和細節部分，表示為
圖3-7-11 三層多尺度分析結構圖
把圖3-7-11 多尺度分析方法應用於磁測資料處理，野外觀測值ΔT經一階小波分解，得到局部場ΔT局1和區域場ΔT區1，把 ΔT區1作二階小波分解得到ΔT局2和ΔT區2，再把ΔT區2作三階小波分解可得ΔT局3和ΔT區3…還可以繼續分解。根據異常的特徵和地質情況來決定分解到幾階，解釋時要賦予小波逼近部分和各階的細節明確的地質意義。
地球物理勘探概論
把大冶鐵礦ΔZ磁異常［圖3-7-12（a）］用多尺度分析方法分解為1～5階細節和5階逼近，用譜分析方法得出一階細節場源似深度26m［圖（b）］，局部異常反映露天礦及淺表磁性不均勻以及人文活動干擾（如鐵礦開采、鑽探等鋼鐵製品干擾）。二階細節場源似深度144m［圖（c）］，三階細節場源似深度235m［圖（d）］，反映地表至約200m深鐵礦體的磁異常，異常特徵為正負伴生，兩側都有負值，表明鐵礦體是下延有限的形體。四階細節場源似深度488m［圖（e）］，圖中磁異常正負伴生，正異常幅值大於1000nT，兩側有負異常伴生，表明500m左右深仍有磁性強的鐵礦體存在。
圖3-7-12 大冶鐵礦ΔZ磁異常小波多尺度分解
五階細節場源似深度912m［圖（f）］，西段已經看不出明顯局部異常，推測在1000m深以下不太可能有鐵礦體存在。東段尖山-犁頭山在五階細節上有400nT局部異常，推測該處深部磁性體埋深1000m左右。從異常特徵看，東段尖山-犁頭山磁性體要比中西段尖林山、龍洞磁性體深。圖中西北角的鐵門坎區還存在有強度大於800nT沒有閉合的正異常，是深部區域場，還是與局部異常有關，尚不清楚其性質。從異常特徵看，它與尖山-犁頭山段局部異常特徵完全不一樣。五階逼近（圖未列出）為西南負、東北正的磁場特徵，反映大冶鐵礦區西南部為無磁性大理岩，而東北部為具磁性的閃長岩體。
❻ 小波相關、小波分析、小波變換三者是什麼關系啊，有什麼區別啊
小波分析是這個分析方法的名字，用到的是小波變換，這是一種類似於傅里葉變換的方法，小波系數是信號經過小波變換後得到的模極大值。筆者暫時還不認識小波相關
❼ 什麼是小波變換 具體有什麼作用 最好能舉例說明
傅立葉變換的核函數是exp(-jwt),小波變換
❽ 小波變換用於信號分析的優點是什麼
小波變換處理突變信號的靈敏度很高，適用於處理非平穩信號
❾ 小波變換的小波分析
與Fourier變換相比，小波變換是空間（時間）和頻率的局部變換，因而能有效地從信號中提取信息。通過伸縮和平移等運算功能可對函數或信號進行多尺度的細化分析，解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題。小波變換聯系了應用數學、物理學、計算機科學、信號與信息處理、圖像處理、地震勘探等多個學科。數學家認為，小波分析是一個新的數學分支，它是泛函分析、Fourier分析、樣條分析、數值分析的完美結晶；信號和信息處理專家認為，小波分析是時間—尺度分析和多分辨分析的一種新技術，它在信號分析、語音合成、圖像識別、計算機視覺、數據壓縮、地震勘探、大氣與海洋波分析等方面的研究都取得了有科學意義和應用價值的成果。信號分析的主要目的是尋找一種簡單有效的信號變換方法，使信號所包含的重要信息能顯現出來。小波分析屬於信號時頻分析的一種，在小波分析出現之前，傅立葉變換是信號處理領域應用最廣泛、效果最好的一種分析手段。傅立葉變換是時域到頻域互相轉化的工具，從物理意義上講，傅立葉變換的實質是把這個波形分解成不同頻率的正弦波的疊加和。正是傅立葉變換的這種重要的物理意義，決定了傅立葉變換在信號分析和信號處理中的獨特地位。傅立葉變換用在兩個方向上都無限伸展的正弦曲線波作為正交基函數，把周期函數展成傅立葉級數，把非周期函數展成傅立葉積分，利用傅立葉變換對函數作頻譜分析，反映了整個信號的時間頻譜特性，較好地揭示了平穩信號的特徵。
小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的「時間-頻率」窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。它的主要特點是通過變換能夠充分突出問題某些方面的特徵，因此，小波變換在許多領域都得到了成功的應用，特別是小波變換的離散數字演算法已被廣泛用於許多問題的變換研究中。從此，小波變換越來越引起人們的重視，其應用領域來越來越廣泛。
❿ 小波變換
小波變換和去噪
通俗的講就是剝大蒜的過程，也就是不斷的分層，使得信號拆分成各種頻段（根據採用頻率而定），而這一過程要用到低通濾波器和高通濾波器，而小波去噪就是在高頻部分（因為通常白雜訊出現在高頻部分）改變數字量，運用一些演算法去除一些混有雜訊的數字，然後再運用重構低通濾波器和高通濾波器把剛剛分層的頻段加起來，差不多就是拼湊大蒜的過程吧。
如何改變高頻系數（也就是去除雜訊）具體演算法如下：
1.軟門限和硬門限
所謂門限法,就是選擇一個門限,然後利用這個門限對小波變換後的離散細節信號和
離散逼近信號進行處理。
硬門限可以描述為：當數據的絕對值小於給定的門限時,令其為零,而數據為其他值時不變。
軟門限可以描述為:當數據的絕對值小於給定的門限時,令其為零,然後把其他數據點向零收縮。
2.門限選擇的准則及其演算法
根據現有的文獻,對於被高斯白雜訊污染的信號基本雜訊模型, 一般地, 選擇門限的准則如下:
1． 無偏風險估計准則。對應於每一個門限值, 求出與其對應的風險值, 使風險最小
的門限就是我們所要選取的門限，其具體演算法為:
(a) 把待估計的矢量中的元素取絕對值, 由小到大排序, 然後將各個元素平方, 得到
新的待估計矢量N V ,其長度為原待估計矢量的長度n。
(b) 對應每一個元素下標(即元素的序號) k ,若取門限為待估計矢量的第k 個元素的
平方根,則風險演算法為:
(2) 固定門限准則。 利用固定形式的門限,可取得較好的去噪特性。
設n 為待估計矢量的長度,取長度2 倍的常用對數的平方根為門限.
(3) 極小極大准則。本准則採用固定門限獲得理想過程的極小極大特性. 極小極大原
理是在統計學中為設計估計量而採用的,由於去噪信號可以假設為未知回歸函數的估計
量,則極小極大估計量是實現在最壞條件下最大均方誤差最小的任選量。
(4) 混合準則。 它是無偏風險估計和固定門限准則的混合