基于小波变换的特征提取

基于小波变换的特征提取是一种信号处理技术，它利用了小波分析的独特性质——局部化和多分辨率特性。小波变换将信号分解成一系列不同尺度和频率的小波系数，每个系数对应信号在特定时间和频率范围内的信息。这个过程可以分为以下几个步骤：

1. **选择小波函数**：如Haar、Daubechies、Morlet等，不同的小波适合不同的应用场景。

2. **正交分解**：通过连续或离散的小波变换对原始信号进行卷积运算，生成称为“小波图像”的二维矩阵。

3. **平移不变性和尺度选择**：通过改变小波基的尺度，可以捕获信号的不同细节层次，如粗略的结构或高频成分。

4. **特征系数计算**：对小波图像取模平方，得到一组反映信号局部特性（能量分布）的系数，它们包含了信号的主要信息。

5. **系数归一化或阈值处理**：为了减少噪声影响，有时会对系数进行标准化或非线性阈值操作。

6. **特征提取**：选取关键系数作为特征向量，用于后续的分类、识别或数据分析任务。