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1、概述多分辨率是小波分析中的最重要的概念之一，它从函数空间的高度研究函数的多分辨率表示将一个函数表示为一个低频成分与不同分辨率下的高频成分。更重要的是，多分辨率能够提供一种构造小波的统一框架，并且能够提供函数分解与重构的快速算法。第1页/共57页本章主要内容多分辨率分析尺度函数和小波函数二尺度方程及多分辨率滤波器组二进正交小波变换的Mallat算法常见小波函数第2页/共57页1.多分辨率分析定义：多分辨率分析（Multiresolution Analysis,MRA）是用小波函数的二进伸缩和平移表示函数这一思想的更加抽象复杂的表现形式，它重点处理整个函数集，而非侧重处理作为个体的函数。基本思想：
2、将L2（R）用它的子空间Vj，Wj表示，其中Vj，Wj分别称为尺度空间和小波空间。第3页/共57页补充：直和设E是线性空间，L1，L2，Ln是E的子空间，如果任一元素xE可以惟一表示成x=x1+x2+xn,其中xk Lk(k=1,2,n),则称E是L1，L2，Ln的直和，记为：第4页/共57页尺度函数，j0，-1，-2，-3；k=0，1,2，,（这里暂对j和k的范围做了限制）形成了伸缩平移系统，其中j不同，张成了不同的子空间，如图：第5页/共57页 ,k=0，1，7，张成了 子空间；,k=0，3，张成了 子空间；,k=0，1，张成了 子空间；,k=0,张成了 子空间。由图可知：第6页/共57页
3、比喻类似于人的视觉系统。例如：人在观察某一目标时，不妨设他所处的分辨率为j（或2j），观察目标所获得的信息是Vj，当他走近目标，即分辨率增加到j-1（或2j-1），他观察目标所获得的信息为Vj-1，应该比分辨率j下获得的信息更加丰富，即 ，分辨率越高，距离越近；反之，则相反。第7页/共57页在分辨率分析中，Vj称为逼近空间，我们把平方可积的函数f(t)L2(R)看成是某一逐级逼近的极限情况。每次逼近都是用一低通平滑函数（t）对f(t)做平滑的结果，在逐级平滑时平滑函数（t）也做逐级逼近，这就是多分辨率，即用不同分辨率来逐级逼近待分析函数f(t)。第8页/共57页见word第9页/共57页性质尺
4、度空间Vj具有以下递归嵌套关系：将Vj，Vj1相关联的关键性质是：如：f(t)Vj，则f(t/2)Vj-1,f(2t)Vj+1。位移不变性：函数的时移不改变其所属空间，即如果f(t)Vj，则f(t-k)Vj。第10页/共57页空间的剖分是完整的，即当j-，VjL2（R），包含整个平方可积的实变函数空间。当j+，Vj 0，即空间最终剖分到空集为止。第11页/共57页V0中的任意函数f(t)均可表示为 的线性组合，我们设P0f(t)代表f(t)在V0上的投影，则有：是线性组合的权重，其求法如下：我们称P0f(t)为f(t)在V0处的平滑逼近，也就是f(t)在j=0下的概貌，称为f(t)在分辨率j=
5、0下的离散逼近。第12页/共57页第13页/共57页我们刚才推导出但是，毕竟 不等于 ，也即 比 对x(t)近似的好，但二者之间肯定有误差。这一误差是由(t k)和(t k)的宽度不同而产生的，因此，这一差别应是一些“细节”信号，我们记之为 。这样，有P0 x(t)=P1 x(t)+D1 x(t)该式的含义是：x(t)在高分辨率基函数所形成的空间中的近似等于它在低分辨率空间中的近似再加上某些细节。现在我们来寻找D1 x(t)的表示方法。第14页/共57页我们设D1f(t)代表f(t)在W1上的投影，有 是线性组合的权重，其求法：第15页/共57页第16页/共57页进行类推，可得：Pjf(t)是
6、f(t)在Vj中得投影，是f(t)在分辨率j下得平滑逼近，称为f(t)在分辨率j下得离散逼近。Djf(t)是f(t)在Wj中得投影，反映了Pjf(t)和Pj-1f(t)之间的细节差异。就是 。第17页/共57页第18页/共57页我们把空间做逐级二分解产生一组逐级包含的子空间：第19页/共57页第20页/共57页第21页/共57页各空间内的结构做进一步分析：（1）设V0中有低通平滑函数（t），它的整数移位集合 是V0中的正交归一基。我们称为尺度函数，所以有：第22页/共57页（2）根据二尺度伸缩性，如果（t）V0，则（t/2）V1，而且，如果 是V0中的正交归一基，则第23页/共57页（3）如果
7、在子空间W0中能找到一个带通函数 ，其整数位移的集合 构成W0中的正交归一基，我们根据二尺度的伸缩性，可得W1中的任意函数f(t)均可以表示为 的线性组合。第24页/共57页多分辨率概念1.平移不变性。2.单调性。3.伸缩性。4.逼近性。5.Riesz基存在性。第25页/共57页第26页/共57页性质1说明，函数的时移不改变所属的空间，等效为第27页/共57页第28页/共57页第29页/共57页2.尺度函数和小波函数2.1 尺度函数及其空间定义：函数 为尺度函数，若其经过整数平移k和尺度j上的伸缩，得到一个尺度和位移均可变化的函数集合：称每一个尺度j上的平移系列jk（t）所组成的空间Vj为尺度
8、为j的尺度空间。第30页/共57页对于任意函数所以，尺度函数在不同尺度下其平移系列组成了一系列的尺度空间。第31页/共57页2.2 小波函数及其小波空间L2（R）的正交基就是把直和的子空间的正交基合并起来。所以L2（R）的标准正交基为：比较二进小波的函数形式。第32页/共57页尺度函数和小波函数性质：（1）尺度函数（2）小波函数第33页/共57页（3）同一尺度下，因为WjVj，所以小波函数和尺度函数之间是正交的，即：第34页/共57页3.二尺度方程及多分辨率 滤波器组即 第35页/共57页类推到Wj和Vj-1之间，得：上面二式就是二尺度差分方程，其中，h0k和h1k是线性组合的权重。由于 是正
9、交归一基，它们值为：第36页/共57页二尺度关系存在于任意相邻尺度j和j-1之间设H0()为h0k的傅立叶变换，H1()为h1k的傅立叶变换，它们都是以2为周期的周期函数。第37页/共57页3.2 滤波器系数h0k和h1k的性质（1）h0k和h1k的总和分别为（2）频域初值第38页/共57页（3）递推关系第39页/共57页（4）滤波器H0（），H1（）特性：前两个式子是设计H0（），H1（）的主要依据，第三个式子给出了H0（）与 H1（）之间的内在联系。它在时域中的表达式为：第40页/共57页4.二进正交小波变换的 Mallat算法根据多分辨率理论，Mallat提出了小波分解与重构的快速算法，
10、称为Mallat算法，其在小波分析中的作用相当于FFT在傅立叶分析中的作用。它标志着小波分析走上了宽阔的应用领域。第41页/共57页4.1 Mallat算法的信号分解过程在多分辨率分析中，我们得出一个重要结论：第42页/共57页可推得：我们称上式为离散平滑逼近，下式是离散细节信号。第43页/共57页分解算法图例第44页/共57页第45页/共57页4.2 Mallat算法的信号重建过程由前面所以第46页/共57页 是由它们重建得到的第j-1级离散平滑信号。G0(k)、G1(k)为：如果从设计滤波器的角度考虑，设输入信号为x(k)，重建输出信号为y(n)，我们将x(k)进行二插值，得x(k/2)，
11、k为偶数，所以：第47页/共57页重构算法图例（是分解过程的相反过程，要经过插值和滤波）第48页/共57页第49页/共57页Mallat算法得分解与重构比较：（1）在分解算法中信号是先滤波后抽取，而在重建算法中是先插值后滤波。（2）在重建公式中，是对k求和，而在分解式中，是对n求和。（3）综合滤波器和分析滤波器中的系数不一定相等。第50页/共57页4.3 Mallat算法的频带分解特点如果将空间进行三层分解，得在Mallat算法中，是通过算子H0、H1来实现的，数据 表示 ，则在Mallat算法中，从而实现了 第51页/共57页第52页/共57页第53页/共57页 的一种改进第54页/共57页第55页/共57页谢谢！第56页/共57页感谢您的观看。第57页/共57页