消失动量(Vanishing Moments),在连续小波变换(Continuous Wavelet Transform),是一项非常重要的参数,用来检视母小波(Mother wavelet)是否为高频的函数。
在连续小波变换中,母小波有4个主要限制如下。
1. 有值区间必须是有限的(Compact Support):
2. 必须是实函数(Real) :
3. 偶对称(Even Symmetric)或是奇对称(Odd Symmetric)
4. 消失动量越高越好:
首先定义第 个动量( moment):
若 ,
则我们说 有 个消失动量。
我们可以看到 不太好计算,尤其是 很大的时候。
此时,可以善用傅立叶转换来进行计算。
首先,观察傅立叶转换的公式:
当令时,可以看到以上公式变成:
正是第0个动量 。
因此,若要计算 的第0个动量,可以先计算 的傅立叶转换,再取直流项(也就是 )。
我们可以同样利用傅立叶转换来计算第 个动量。
首先,傅立叶转换有一个性质: 在频域微分 次,就相当于时域乘上 :
当令时,可以看到以上公式变成:
正是第 个动量 。
因此,若要计算 的第k个动量,可以先计算 的傅立叶转换的k次微分,再取直流项(也就是 )。
哈尔小波转换是最简单的一种小波转换,使用哈尔基底(Haar Basis)来做母小波。
而墨西哥帽函数(Mexican hat function)也常被用来当母小波。
哈尔基底的数学表示式如下:
是一个奇函数,所以
但 是偶函数,所以
因此,哈尔基底的消失动量为1。
墨西哥帽函数的数学表示式:
仔细观察, 其实是高斯函数的二次微分:
常數。
而高斯函数做傅立叶转换仍是高斯函数:
。
利用
可以算出
。
所以墨西哥帽函数的消失动量为2。
墨西哥帽函数是高斯函数的二次微分,所以消失动量为2。
当
其傅立叶转换为
。
利用
可以算出
。
所以高斯函数p次微分的消失动量为p。
多贝西小波(Daubechies wavelet)、Symlet 都是一些常用的离散小波,而且都是由连续小波的离散系数推导而来。
點的多貝西小波,消失動量
Symlet
點的Symlet,消失動量
Symlet和多贝西小波非常类似,但是比多贝西小波还要对称。
消失动量是用以判断一个函数如何递减的指标。举例来说,对于函数
当输入值逐渐往无限大增加时,此函数会以的速率递减。我们可用利用定义中的动量积分式来评估此函数的递减速率。
回到此范例中的函数,当时,由于分子会在之间震荡,使得整个函数在震荡。
此性质使得时,
函数积分式必定会收敛于0,代表第0个动量
当时,
因此第1个动量
对于的情况,动量积分式均会随着而发散。
由以上的范例,我们可借由能够让动量积分式收敛为0的最大值来判断函数的递减速率,而此最大值便是函数的消失动量。
在连续小波转换中,设计母小波的其中一个条件是有值区间比须是有限的,而母小波在有值区间内如何递减的特性,则可由消失动量来描述。
依照定义,小波母函数有
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