12 当执行Haar小波变换时，您需要求和与求和，然后在每个阶段将整个信号乘以。2–√2 进行逆变换时，对于每次迭代，您都将信号乘以。12√12 这种“规范化”的真正含义是什么？ wavelet transform — 波波波波 source
12 据我了解，归一化是因为Haar小波可以节省信号能量。这样，当您将信号从一个域传递到另一个域时，就不应该在其中增加能量（尽管可以想象，您可能会失去能量）。 归一化只是确保Haar域中Haar变换信号的能量与原始域中信号的能量完全相同的一种方法。 从直观上讲，Haar，Fourier等只是基础变换，从直觉上讲，这意味着您正在以不同的方式查看信号（从技术上讲，通过不同的基础集）。因此，如果您只是在以不同的方式看待信号，则其能量不能/不应改变。 — 太空的 source 好的，这很有道理。如果尝试使用数字数组，例如[2 1 3 4 9 7 0 4]-> 1步求和/求和-> [1.5 3.5 8 2 | .5 -.5 1 -2]。第一个信号的平方范数为176，第二个信号的平方范数为88。第二个信号乘以√2也使它也成为平方范数176。 — bobobobo @bobobobo是的！你说对了。现在，我似乎记得，实际上通过某些转换可能会损失能量（这也是可以想象的），但是我现在无法回忆起任何此类情况。 — Spacey 2012年 1 在不完全的基础上进行投影会微不足道地失去能量：该投影不再与原始投影相同，而是丢失了所有与不完全的基础正交的信息（能量）。 — MSalters 2014年