在信号处理领域，小波变换（Wavelet Transform） 是一种重要的数学工具，广泛应用于图像压缩、噪声去除、特征提取、信号分析等多个方面。它能够对信号进行多尺度分析，从而更有效地捕捉信号的局部特性。与传统的傅里叶变换（Fourier Transform） 相比，小波变换具有更强的时间-频率分辨率，特别适用于非平稳信号的分析。
本文将从基本概念入手，介绍小波变换的作用与原理，并深入探讨其与傅里叶变换之间的主要区别，帮助读者全面理解这一关键技术。
小波变换是一种基于小波函数的信号分析方法，它通过将信号分解为不同尺度和位置的“小波”成分，实现对信号的多分辨率分析。小波函数是一类具有有限持续时间且平均值为零的函数，能够在时间和频率上同时提供局部信息。
小波变换的核心思想是：利用不同的尺度和位置的小波基函数，对信号进行多级分解，从而揭示信号在不同尺度下的特征。
与傅里叶变换不同，小波变换不是将信号表示为正弦或余弦函数的组合，而是用一系列“小波”函数来逼近原始信号，因此更适合分析具有突变、非平稳特性的信号。
信号去噪
小波变换可以有效分离信号中的噪声和有用信息，尤其在图像处理和音频信号处理中应用广泛。
图像压缩
基于小波变换的JPEG 2000标准已被广泛应用，相比传统JPEG格式，它能提供更高的压缩率和更好的图像质量。
特征提取与识别
在语音识别、生物医学信号分析等领域，小波变换可用于提取信号的时频特征，提高识别准确率。
故障检测与诊断
在机械振动信号分析中，小波变换能够检测出微小的异常变化，有助于设备状态监测和故障预警。
金融数据分析
小波变换可用于分析股票价格、汇率等时间序列数据，捕捉市场波动的多尺度特征。
小波变换的基本数学表达式如下：
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