学习小波变换需要先学习哪些课程？

1、掌握好信号与系统、数字信号处理这两门基础课；
2、学习好傅里叶变换等的基础知识，然后才能理解小波变换的优点等；
学好小波的话：想弄清其数学原理，要看专门介绍小波的书籍，要想看它是如何分析信号的 可以找相关的书籍就可以了，小波工具箱的话要学习MATLAB。

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

最起码要学习 积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的

说实话，这些课程都很难，头疼啊

最起码要学习 积分变换（拉普拉斯变换和傅立叶变换和Z变换）、还有实变函数、泛函分析，信号与系统、数字信号处理，至于矩阵分析更是必学的

说实话，这些课程都很难，头疼啊

小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：
⑴小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述）