# PyTorch中的哈尔小波变换
## 引言
小波变换是一种广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩等领域的技术。它能够有效提取信号中的特征，并以多尺度的方式表示数据。哈尔小波变换（Haar Wavelet Transform）是最简单且最常用的小波变换之一。本文将介绍如何在PyTorch中实现哈尔小波变换，并使用示例代码进行演示。
## 什么是哈尔小波变换？
哈尔小波是一种离散的数学函数
原创
2024-09-08 04:53:01
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小波变换网文精粹：小波变换和motion信号处理(八)八、Haar小波分解示例 假设我们有这样一个信号： 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
小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号，例如图像信号。为了理解什么是小波变换，下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。1. 求有限信号的均值和差值 [例8. 1] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像，对应的像素值或者叫做图像位置的系数分别为： &
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2023-11-03 07:39:40
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在进行信号处理和数据压缩等领域，哈密尔顿小波变换（Haar Wavelet Transform）是一种常用的方法。本文将详细记录如何在 Python 中实现这项变换，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署等全方位的内容。
## 环境预检
在进行 Python 哈尔小波变换之前，确保你的环境满足运行该算法的基本要求。以下是所需的硬件配置：
| 硬件项 | 配置
[2018年最新整理]小波变换基础以及haar小波图像处理与识别 小波变换及应用 小波发展 Haar小波 小波去噪 展望 小波发展 小波分析(Wavelets Analysis)是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法，它既具有丰富的数学理论意义，又具有广泛的工程应用价值。广泛应用在信号处理、图像处理、语音分析以及其他非线性科学领域. 小波分析是对傅立叶分析(Fourier An
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2024-10-24 06:52:16
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小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号，例如图像信号。为了理解什么是小波变换，下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。1. 求有限信号的均值和差值 [例] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像，对应的像素值或者叫做图像位置的系数分别为： &
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2024-03-06 12:49:40
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目录写在前面基于矩阵的变换（Matrix-based Transforms）正交变换二维情况小波变换的基本原理尺度函数（Father Scaling Function）基本概念哈尔尺度函数尺度函数的要求其他性质小波函数（Mother Wavelet Function）基本概念哈尔小波函数小波级数展开（Wavelet Series Expansion）一维离散小波变换（1-D Discrete W
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2023-10-13 14:17:23
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1.傅立叶变换与小波变换傅立叶变换FFT傅立叶变换是将信号完全的放在频率域中分析，但无法给出信号在每一个时间点的变化情况，并且对时间轴上任何点的突变都会影响整个频率的信号。傅立叶变换的基是不同频率的正弦曲线，所以傅立叶变换是把信号波分解成不同频率的正弦波的叠加和，不能有效代表突然的变化。小波变换wavelets小波变换是以某些特定的函数为基（不止是一个），将数据信号展开成级数系列，它是时间和频率的
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2023-12-24 08:06:06
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# 哈尔小波与Python实现
哈尔小波（Haar Wavelet）是一种非常基础的波形分析工具，它在信号处理和数据压缩中起着重要作用。哈尔小波的基本原理是将信号分解为多个频段，使得我们可以捕捉到信号的局部特征。这使得它在图像处理、语音信号分析和数据降噪等领域被广泛应用。本文将通过Python代码示例，带你了解哈尔小波的实现过程。
## 哈尔小波的基本原理
首先，让我们简单了解一下哈尔小波的
小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号，例如图像信号。为了理解什么是小波变换，下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。假设有一幅分辨率只有4个像素的一维图像，对应的像素值分别为[9 7 3 5] 计算它的哈尔小波变换系数: (1).求均值(averaging)。计算相邻像素对的平均值，得到一幅分辨率比较低的新图像，它的像素数目变成了2个，即新的
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2024-05-30 09:56:48
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正文这里关于基变换和伪逆做的都是简单的介绍，关于他们的更深入的理论介绍和更深入的应用介绍还需参考其他资料，然后补充。基变换基变换是图像压缩、信号压缩等应用的理论基础，通俗来讲就是对于给定的数据矩阵，我们选择一个较好的基来进行计算，目前还不错的基有傅里叶基和小波基。其中小波基有一些良好的特性，小波基中的列向量都是正交的。似乎在线性代数中，关于矩阵，我们都希望他们的基是正交的，这样会大大的方便我们的计
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2024-08-25 19:42:23
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文章目录前言一、傅里叶变换的劣势以及小波变换的优势二、连续小波变换（CWT）的理解2.1 什么是小波变换？2.2 为什么小波变换能确定信号频率和其对应的时间区间？2.3 连续小波变换最大的特点是什么？2.4 其它补充三、离散小波变换（DWT）的理解3.1 离散小波变换（DWT）定义3.2 一维离散小波变换3.3 二维离散小波变换3.4 离散小波变换（DWT）的Mallet算法（离散化实现）3.5
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2023-12-18 20:58:06
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小波指的是一种能量在时域非常集中的波，它的能量有限，都集中在某一点附近，而且积分的值为零，这说明它与傅里叶波一样是正交波。 图像的傅里叶变换是将图像信号分解为各种不同频率的正弦波。同样，小波变换是将图像信号分解为由原始小波位移和缩放之后的一组小波。小波在图像处理里被称为图像显微镜，原因在于它的多分辨率分解能力可
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2024-01-31 20:37:32
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# PyTorch 离散小波变换简介
离散小波变换（DWT）是一种强大的信号处理工具，广泛应用于图像处理、压缩和去噪。相比于传统的傅里叶变换，DWT能够提供更好的时间-频率局部化，适应信号在不同频率上的变化。本文将介绍DWT的基本概念，并提供一个使用PyTorch实现DWT的代码示例。
## 离散小波变换的基本概念
在DWT中，信号被分解为一系列的逼近和细节系数。这些系数可以通过递归地应用低
原创
2024-10-09 04:07:38
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# 小波变换与 PyTorch 实现
## 引言
小波变换是一种强大的信号处理工具，广泛应用于信号分析、图像处理和数据压缩等领域。它与传统的傅里叶变换相比，最大的优势在于能够同时提供时间和频率信息，从而对非平稳信号进行精细的分析。本文将介绍小波变换的基本概念，并提供使用 PyTorch 实现的小波变换的示例代码。
## 小波变换基础
小波变换通过一组称为小波的基函数，将信号分解为不同的频率
数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩7 图像小波变换与多分辨率7.1 从傅里叶变换到小波变换7.1.1 小波1. 小波的概念2. 小波变换7.1.2 感性认识小波变换7.2 简单小波示例7.2.1 哈尔小波构建7.3 图像多分辨率7.3.1 小波多分辨率7.3.2 图像金字塔7.3.3 图像子带
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2023-11-09 09:39:39
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引言最近这周的主要任务就是学习dwt，也就是离散小波变换，到现在也已经看了很多大佬的文章了，现在也基本理解了一些浅层次的东西，所以在此做一下记录。在此感谢知乎大佬咚懂咚懂咚的文章《如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？》，真的写的非常非常非常好，大家也可以去看看。本文的很多内容也是基于该文章的，侵权就删，希望大家及时提醒。 要说离散小波变换，就要说到小波变换，要说小波变换，就要说到傅里叶变换
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2024-08-13 12:55:31
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作者 | News第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇微调基于
的大小，既可以确定非零值的位置范围的长度。大小的哈尔变换矩阵，大小的图像变换的结果。那么4×4 变换矩阵。
原创
2023-12-25 09:49:06
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appcoef函数
% 采用补零的扩展模式（参见dwtmode函数）
% 装载一维尺度信号
load leleccum; s = leleccum(1:3920);
ls=length(s);
subplot(2,1,1);plot(s);
title('原始信号');
% 使用db1小波在第3层进行分解
[c,l] = w
