小波算法原理

小波算法是一種用於信號處理和數據壓縮的強大工具，其原理基於將信號分解為不同尺度和頻率的成分，然後進行重構。具體來說，小波變換是時間(空間)和頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號(函式)逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學方法上的重大突破。有人把小波變換稱為「數學顯微鏡」。