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离散小波变换（DiscreteWaveletTransform，DWT）是指在离散时间或空间域上对信号或图像进行的小波变换。它将信号或图像分解成不同尺度的分量（包括低频分量和高频分量），可用于信号和图像的分析和处理。离散小波变换可以将信号或图像分解成不同尺度的分量，其中低频分量表示信号或图像的平均振幅，而高频分量表示信号或图像的细节和突变。离散小波变换的基本原理是，应用一组低通滤波器和高通滤波器覆盖一段时间或空间的图像或信号，分别从低频和高频信号中提取滤波器范围内的信号分量。 离散小波变换的基本步骤：
1）选择一组滤波器：一组小波分解滤波器（具有高斯小波和交错小波两种）和一组小波重构滤波器（具有巴特沃斯小波和相关小波两种）。
2）应用高斯小波和交错小波滤波器将源图像进行小波分解，这时生成低频和高频两个图像分量。小波分解可以反复进行，每次分解后会得到一个新的高频图像。
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3）使用巴特沃斯小波和相关小波滤波器对低频和高频分量进行小波重构，生成新的低频
和高频图像。
2019十大经济年度人物>闫世可 4）将原始图像与新的低频和高频图像进行比较，计算出两者之间的差值。若差值较小，则说明小波变换的效果较好。
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网络规划与优化技术 离散小波变换的优点：
1）离散小波变换可以分解并重构信号或图像，提取出信号或图像中包含的振幅和频率信息，方便信号或图像处理；
2）离散小波变换的优势在于，它可以提取出信号或图像中的低频和高频分量，可以更准确地分析信号或图像的低频和高频组成。因此，离散小波变换可以对信号或图像进行精确的分析和处理。
3）离散小波变换的另一个优势在于，它可以有效地削减信号或图像中的噪声，使信号或图像看起来更清晰、有序。
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