研究什么小波分析是可以十分清楚的识别信号的灵敏度。
区别：小波包可分解比小波分析的信号时频分辨率更高。小波包结论是小波分析的延伸，其基本都思想是让信息能量集中，在细节中寻找风更加有序性，把其中的规律再次筛选进去，为信号提供给一种更为精准的分析方法。它将工作带宽参与多形式划分，对多分辨讲没有细分的高频信号部分尽快分解，并能据被分析信号的特征自适应地中,选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而增强时一频分辨率。
具体地的是信号的差别频段吧，比如说你接受二尺度的小波变换，应该是将信号化合为两个频段，三尺度的小波变换，那就是将两尺度分解后的低频段再化合为高低两个频段。你可以自己将自由变化之后的信号做再看看频谱图，和原信号频谱比较，就会一幕了然的。
小波(wavelet)这一术语，通俗的讲，“小波”应该是小的波形。有所谓“小”是指它具备衰减作用性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅电源电动势相间的震荡形式。
与fourier变换两者相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析什么，它是从上下升降平移运算对信号(函数)逐步降低进行多尺度细化，到了最后提升高频处时间细分，低频处频率细分，能自动不适应时频信号总结的要求，进而可聚光到信号的正二十边形细节，解决的办法了fourier跳跃的困难问题，蓝月帝国继fourier跳跃以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。
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