快速了解小波变换，这篇文章就够了

小波变换是一种数学工具，它的基本思想是将无限长的三角函数基换成有限长的会衰减的小波基。这样不仅能够获取频率，还可以定位到时间。小波变换的公式如下：

W ( a , b ) = 1 ∣ a ∣ ∫ − ∞ ∞ f ( t ) ψ ( t − b a ) d t W(a, b) = \frac{1}{\sqrt{|a|}} \int_{-\infty}^{\infty} f(t) \psi \left(\frac{t-b}{a}\right) dt W(a,b)=∣a∣ ​1​∫−∞∞​f(t)ψ(at−b​)dt

其中， a a a和 b b b 是小波变换的两个变量：尺度 a a a和平移量 b b b。尺度 a a a控制小波函数的伸缩，平移量 b b b控制小波函数的平移。尺度就对应于频率（反比），平移量 b b b就对应于时间。

小波变换在自动化、计算机等领域中有广泛的应用。例如，它可以用于数据压缩，语音分析与处理，故障检测和信号的多尺度边缘特征提取等。小波变换的功能和傅立叶变换功能相同，但小波变换对非稳定信号有很好的效果，这是两个变换的最根本的区别。小波变换可以在频率上利用分解级数更细致的分辨率分析，而傅立叶变换在固定的分辨率上进行分析。

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是小波被离散采样的小波变换。DWT的特性包括数据压缩、去除噪声、边缘检测、模式识别和滤波器设计等。

例如，使用低通滤波器，可以将小波转换的高频滤掉，即保留低频部分而将其他部分舍弃，这在数据压缩和去除噪声中非常有用。使用高通滤波器，可以将小波的低频滤掉，即保留高频部分而舍弃其他部分，这在边缘检测中非常有用。

假设我们有一个股票价格的时间序列数据，我们可以通过小波变换来分析这个数据的局部特征，从而预测股票价格的走势。具体来说，我们可以使用小波变换来提取数据的趋势、周期和噪声等成分，然后使用这些成分来构建预测模型。

在短期电力预测中，我们可以通过小波变换来分析电力负荷的局部特征，从而预测未来的电力需求。具体来说，我们可以使用小波变换来提取电力负荷的趋势、周期和噪声等成分，然后使用这些成分来构建预测模型。

Python中的pywt库提供了实现小波变换的函数。以下是一个简单的例子，展示如何使用pywt库进行小波变换：