《从傅里叶Fourier变换到伽柏Gabor变换再到小波Wavelet变换.docxVIP

从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的，是一篇综述性入门文档，重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果，对于一些概念但求多而全，所以可能会有些理解的不准确，后续计划分别再展开学习研究。通过本文可以了解到：1）傅里叶变换的缺点；2）Gabor变换的概念及优缺点；3）什么是小波；4）小波变换的概念及优点。一、前言?首 先，我必须说一下，在此之前，虽然我听说过小波变换（具体是前几年听一位博士毕业答辩里提到了小波降噪）但就再也没什么了，虽然近一年来零零散散地在接触 语音信号处理过程中用过短时傅里叶变换(Short Time FourierTransform, STFT)，但也就如此了，之于Gabor变换听都没有听过。这些天看稀疏基，其实也就是看各种变换了，前面看了离散余弦变换(Discrete CosineTransform, DCT)、离散正弦变换(Discrete Sine Transform, DST)、离散W变换(DiscreteW Transform, DWT)、离散哈特莱变换(Discrete Hartley Transform, DHT)，总体来说理解个表皮还是比较容易的，于是打算继续学习，随便挑了一个Curvelet基打算学习一下，搜了一下资料才发现不能从这个开始学习， 必须Gabor、Wavelet、Ridgelet、Curvelet、Wedgelet、Bandelet、Beamlet、Contourlet等慢 慢开始学起，我知道我又陷入了一片沼泽，但或许是一片幸福的沼泽，一个做信号处理的人对这些是应该有一个基本的概念级了解的。这让我回忆起了几年前，我对 移动通信一样，作为一名电子信息专业的大学生，居然不知道什么是TD-SCDMA，居然分不清GPS和GPRS，这一直是让我感觉很耻辱的一件事情，于是 我开始看书、上网查资料，经过一段时间的努力，终于把基本的概念搞明白了，比如GSM、GPRS、EDGE、CDMA1x、CDMA2000、TD- SCDMA、WCDMA、HSPA、LTE、WiMax、wifi、Bluetooth、Zigbee、802.11、802.15.4、802.16、 WLAN、WPAN、WMAN等等，感觉自己虽非身处移动通信行业，但毕竟学的这个专业，终于算是对各概念混个脸熟了。当然，对于那个冷笑话，就是GPS 和GPRS的区别也就自然清楚了。而现今，当面临Gabor、Wavelet、Ridgelet、Curvelet、Wedgelet、 Bandelet、Beamlet、Contourlet这么多概念时，当年的那种感觉又来了，我想我必须把这些东西的基本概念搞定，否则如何混迹于信号 处理领域？！二、傅里叶变换(Fourier Transform)?几乎从1822年Fourier发表他的“热传导理论”以来，傅氏分析便成为最完美的数学分析工具与最广泛、最有效地应用着的信号分析方法之一。傅里叶变换是大家最熟悉的变换了，所以在此也就不多描述了，它的优点就省略了，这里就只说它的缺点吧。?从 傅里叶变换公式中我们知道，要从一个信号来得到其傅里叶变换(频谱)，必须取无限长的时间量（－∞，+∞），即必须要获得时域中的全部信息，反之要利用频 谱来描述信号时，无论这个信号的时间多么短，都需要用整个频域来描述。在某一时间段[t1,t2]对应的频谱信息傅里叶变换无法给出，而这种局部信息又常 常是我们十分感兴趣的。如对音乐信号，我们常常关心的是什么时候发出什么频率的音符，对地震信号我们关心的是什么空间位置出现什么频率的波等等，这些信号 都是非平稳信号，它们的频域特性随时间变化，所以信号在任一时刻的频域特征都很重要，不能将时频两域完全分离。?即 Fourier变换不具有局部性。它只适用于确定性信号及平稳信号，由于缺乏时间的局部信息，对时变信号、非平稳信号，Fourier频率分析存在严重不 足，它无法告知某些频率成分发生在哪些时间内，无法表示某个时刻信号频谱的分布情况。信号在某时刻的一个小的邻域内发生变化，那么信号的整个频谱都要受到 影响，而频谱的变化从根本上来说无法标定发生变化的时间位置和发生变化的剧烈程度。傅里叶变换的时域和频域是完全分割开来的。?其实根本原因是傅里叶变换的三角基是全域性的，其局部化性质不好，因而只能得到信号的整个频谱，难以在任何有限频段上确定任意小范围内信号的局部特征。?注： 针对不同种类的信号共有四种基本傅里叶变换，分别是：针对连续周期信号的连续傅里叶级数(Continuous Fourier Series, CFS，一般直接简称为FS)、针对连续非周期信号的连续时间傅里叶变换(Continuous Time