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如果您熟悉傅里叶变换,我认为傅里叶世界和小波世界之间的桥梁是Gabor变换(高斯窗STFT)和复杂的Morlet小波变换。从历史上看,这也是他们的发展方式。它们基本上是同一回事,将信号分解为复杂正弦波的“斑点”:
但是,这些点所占用的时频空间的间隔是不同的:
小波版本在低频时具有更高的频率分辨率,而在高频时具有更高的时间分辨率,这通常是一个很好的权衡(类似于人耳的工作方式)。
但是,Morlet是连续小波,因此表示中存在重叠/冗余,离散形式不是信号的最小表示,并且不满足“允许条件”,这显然意味着无法将其完美地反转变成信号(?),则不能在其上使用Parseval定理。修改小波以使这些事情有可能导致其他类型的小波,并且最终您可以重新使用Haar小波(我认为)之类的东西。