在信号处理与图像分析领域，小波变换（Wavelet Transform）作为一种重要的数学工具，广泛应用于各种数据处理任务中。它能够同时提供时域和频域的信息，克服了传统傅里叶变换在局部化分析方面的不足。小波变换不仅在理论研究中具有重要意义，也在实际工程应用中发挥着不可替代的作用。
本文将从定义、原理、作用和应用四个方面对小波变换进行详细阐述，帮助读者全面了解这一强大的数学工具。
小波变换是一种基于小波函数的信号分析方法，其核心思想是使用不同尺度和位置的小波基函数来表示原始信号。小波函数是一类满足特定条件的函数，通常具备有限的支撑长度、正交性以及可调的尺度参数。
与傅里叶变换不同，小波变换能够实现多分辨率分析，即在不同的尺度下对信号进行分解，从而更好地捕捉信号的局部特征。这种特性使得小波变换特别适合处理非平稳信号，如生物医学信号、地震数据、图像等。
小波变换的基本原理可以分为**连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）**两种形式。
连续小波变换（CWT）
连续小波变换是对信号进行连续尺度和平移操作的分析过程。其数学表达式为：
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