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https://liamxu1.github.io/Math/Wavelet-Analysis/20210609/WaveletPacket/
前言 在多分辨率分析的分解过程中 [ V_{j+1}=V_j \oplus W_j ] 这样每次将低频函数信息再分解为低频与高频部分。然而每次的分解实际上都不是完全的，高频的空间中同样含有一定的低频信息，而且高频信息不做分解则高频信息分辨率不高，由此即有小波包的概念。我们可以同时对(V_j)与(W_j)空间做分解，得到类似于二叉树的分解形式。 如图大致为小波分解与小波包分解的过
https://liamxu1.github.io/Math/Wavelet-Analysis/20210609/WaveletPacket/
前言 在多分辨率分析的分解过程中 [ V_{j+1}=V_j \oplus W_j ] 这样每次将低频函数信息再分解为低频与高频部分。然而每次的分解实际上都不是完全的，高频的空间中同样含有一定的低频信息，而且高频信息不做分解则高频信息分辨率不高，由此即有小波包的概念。我们可以同时对(V_j)与(W_j)空间做分解，得到类似于二叉树的分解形式。 如图大致为小波分解与小波包分解的过