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二代小波漫谈现在我就举例，对一个8点序列，怎样实现第二代小波变换。1. 奇偶分开。 非常简单，就是2,4,6,8组成一列向量，1,3,5,7组成一列向量。2. 预测。 用2,4,6,8来预测1,3,5,7。比如说1，3估计2； 3，5估计4； 5，7估计6； 7，1估计8。（边缘处理，我采用循环方法）。估计公式可以用别人的，也可以自己做。举一个线性的例子：2=1*a+3*b,4=3*a+5*b,.，其他的都一样。这样我们就可找到最优的a,b，使得(2-(1*a+3*b).2+(4-(3*a+5*b).2+.最小化。就是最小均方准则。若正好为零，说明偶可以完全预测奇，也就是我们只要存储偶数列向量，和a,b就可以了，压缩也就是实现了。对于信号很长序列，就等于压缩了一半。当然，我们可以采用更复杂的立方差值预测，多项式预测，或其它的准则，来使其最小，这样我们的压缩也就得到了最优。3. 提升。 我们总希望，均方为零，但可望不可及。于是，提升就需要了。我们经过预测后，要存储的是偶数序列2,4,6,8，新的奇数序列n1,n3,n5,n7=2-(1*a+3*b),4-(3*a+5*b),.和线性变换系数(a,b)。这里新的奇数序列就是高频分量。但偶数序列是不能完全代表信号的性质的，有所差距。所以我们要对偶数序列进行修正。即所谓的提升。我们这次用个简单的提升吧。n2,n4,n6,n8=2,4,6,8+k*n1,n3,n5,n7。n2,n4,n6,n8,就是要分解的低频分量。那k怎么求呢？因为要保持n2,n4,n6,n8和原始信号1,2,3,4,5,6,7,8一样的性质。一般就是均值和高阶矩。这里就一个未知数k,所以用均值相等，就行了。1/8*(1+2+3+.8)=1/4*(n2+n4+n6+n8)。k很容易就求出来了。我们最终存储的就是n1,n3,n5,n7和n2,n4,n6,n8以及a,b,k。现在，所谓的第二代就完了。再说几句。 1.反变换，就是3-2-1。 2.二维。先行提升，再列提升。（我置顶的贴子里有harr二维提升的源代码）。 3.整数阶。就是加一个取整。 4.多层或小波包提升，就是在对序列n1,n3,n5,n7或n2,n4,n6,n8，再做1-2-3。 5.灵活。不一定是a,b,也可能就一个a,或a,b,c;不一定是一个k,也可能是k1,k2。但越多计算量太大。最好是用大师们做好的CDF,5/3,7/9等。 6.最重要的，任何一代小波，总可以通过一次或多次提升实现。它和一代小波没有本质区别。 7.优势。文献都有，我随便谈谈。时域实现，最优压缩，无边缘效应，灵活多变，无损压缩，编程方便，
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