小波变换(浅谈小波变换)

小波变换（Wavelet Transform）是将一组连续的离散时间或空间尺度（尺度轴）上的信号分解为不同尺度（频率）子带，并对子带进行变换、压缩等处理的有效数学工具。

小波变换起源于20世纪80年代的研究，被称为是自20世纪复频域时代以来最重要的进展之一，是目前科学技术领域中非常重要的一个分支。在数字信号处理、图像处理、声学信号处理、金融分析等领域中，小波变换都有广泛的应用。

与傅里叶变换相比，小波变换的优势在于它可以对不同时间尺度或空间尺度的频率成分进行分析。并且在处理非平稳信号（具有时变性质）的时候，小波变换方法要比傅里叶变换更加适用。

在数字信号处理中，小波变换主要应用于信号去噪、信号分析、特征提取等方面。在图像处理中，小波变换最常用在图像压缩、纹理分析、边缘检测等方面。在声学信号处理领域，小波变换可用于声调跟踪、音频信号压缩等。在金融分析中，小波变换可用于分析股市趋势、货币政策分析等方面。