對于許多信號，低頻成分相當(dāng)重要，它常常蘊含著信號的特征，而高頻成分則給出信號的細(xì)節(jié)或差別。

快速傅里葉變換（FFT）:

樸素高精度乘法時間O(n2),但FFT能O(nlog2n)的時間解決
可以反映出信號的整體內(nèi)涵，但表現(xiàn)形式往往不夠直觀，并且噪聲會使得信號頻譜復(fù)雜化

離散小波變換（DWT）:

在數(shù)值分析和時頻分析中很有用，一維小波變換，二維小波變換
小波分解:意義就在于能夠在不同尺度上對信號進(jìn)行分解，使人們在任意尺度觀察信號，將信號分解為近似分量和細(xì)節(jié)分量
小波分析：應(yīng)用在降噪中的，在小波分析中經(jīng)常用到近似于細(xì)節(jié)，近似表示信號的高尺度，即低頻信息；細(xì)節(jié)表示信號的高尺度，即高頻信息。
帶通濾波器:將信號分解為不同頻率分量

稀疏表示：

為普通稠密表達(dá)的樣本找到合適的字典，將樣本轉(zhuǎn)化為合適的稀疏表達(dá)形式，從而使學(xué)習(xí)任務(wù)得以簡化，模型復(fù)雜度得以降低
它實質(zhì)上是對于龐大數(shù)據(jù)集的一種降維表示，應(yīng)用在圖像去噪、超分辨率重建、人臉識別、目標(biāo)跟蹤、音頻處理
1) 省空間
2) 奧卡姆剃刀說：如果兩個模型的解釋力相同，選擇較簡潔的那個。稀疏表達(dá)就符合這一點。

持續(xù)更新中......

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的信号处理常用算法介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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