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1、简单来说（技术上有错），母小波函数ψ(t)必须满足下列条件：∫│ψ(t)│^2 dt=1(积分区间负无穷到正无穷）。也即 ψ[L(R)]^2。并单位化∫│ψ(t)│dt=∞(积分区间负无穷到正无穷）。也即 ψL(R)。
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2、小波函数：又称凌波函数、小波分析(wavelet analysis)， 或小波变换、小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、 ？为母小波(mother wavelet)的震荡波形来表示信号。该波通过被缩放和平移以匹配输入的信号。
3、Symlets函数系是由Dau-bechies提出的近似对称的小波函数，它是对Daubechies（dbN）小波函数的一种改进，Sym-lets函数系通常表示为symN（N=2，3，…，10），而Daubechies函数系通常表示为dbN（N=2，3，…，10）。
4、(1)小波形状的选择。如果进行时频分析，则要选择光滑的连续小波，因为时域越光滑的小波函数，在频域的局部化特性越好。如果进行信号检测，则应尽量选择与信号波形相近似的小波。(2)连续小波的支撑区域的选择。
5、小波函数源于多分辨分析，其基本思想是将扩中的函数f(t)表示为一系列逐次逼近表达式， 其中每一个都是f(t)动经过平滑后的形式，它们分别对应不同的分辨率。
1、通过分解、缩放和平移来操作。小波变换是一种数字信号处理技术，它能将大范围的数据通过分解、缩放和平移等操作，转换成一系列特征量，从而实现去除异常点。
2、基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要方法之一。
3、小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。
4、小波分析用于图像增强，图像增强是对图像进行一定处理，使图像比原图更加清晰，视觉效果更好。
横坐标就是采样点，纵坐标是信号的幅值，横坐标除以采样频率就可以得到音频信号的时长。
小波变换将源图像分解为高频部分和低频部分，高频和低频部分特性不同，融合规则不同，分别将高频和低频部分融合，再逆变换，得到融合后的图像。
连续小波变换 cwt(data， scales， wavelet， sampling_period=)离散小波变换 pywt.dwt(data， wavelet， mode=’symmetric’， axes=-1)经过小波变换后图像会生成低频信息和高频信息。
小波分析理论的一个重要特色是可以进行多分辨率分析。信号可通过多层分解为反映高频信息的细节部分和反映低频信息的概貌部分，通过这种多分辨率分解，信号和噪声通常会有不同的表现，从而达到信嗓分离的目的。
先找着jpg文件头格式。C打开文件。找到数据部分。新建文件。写入。保存。综上所述：无聊+麻烦。
小波变换将源图像分解为高频部分和低频部分，高频和低频部分特性不同，融合规则不同，分别将高频和低频部分融合，再逆变换，得到融合后的图像。
二维小波变换矩阵方法 YC，YS]=wavedec2(Y，2，db1)；Y为要分解的图像矩阵，2为分解的层数，‘db1为采用的小波基。回两个矩阵YC和YS。
没具体做过，不过按照你的意图，应该就是使用mallat算法的离散小波变换（DWT），在matlab中有现成的函数很易实现。
a10=wprcoef(T，[1，0])；a10是对节点[1，0]进行重构后得到的信号。貌似没有对那一层重构这一说法吧，只能是对某层的某个节点进行重构。节点的编号你可以从小波树中看出来 这是我的做法，不过用的是小波包分解。
DWT的核心思想其实就是CWT引出的伸缩和平移的概念，a以2的幂次方变化实现了小波的伸缩，b通过下抽样实现了小波的平移。