学习小波变换需要先学习哪些课程？

学习小波变换需要先学习哪些课程？

1、掌握好信号与系统、数字信号处理这两门基础课；
2、学习好傅里叶变换等的基础知识，然后才能理解小波变换的优点等；
学好小波的话：想弄清其数学原理，要看专门介绍小波的书籍，要想看它是如何分析信号的可以找相关的书籍就可以了，小波工具箱的话要学习MATLAB。

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

1,从傅立叶变换学习入手,看傅立叶变换与小波变换的差异
2,看matlab傅立叶变换和小波变换实例
3,从期刊网找一些文章,看别人如何应用小波变换解决专业问题
4,结合自己专业实际
太难太难…… 无语的课程

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：
⑴小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述）
⑵小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性
⑶小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率（宽分析窗口），在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率（窄分析窗口）
⑷小波变换实现上有快速算法（Mallat小波分解算法）
最起码要学习 积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的。

最起码要学习 积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的
说实话，这些课程都很难，头疼啊

最起码要学习 积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的
说实话，这些课程都很难，头疼啊

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