wavelet，小波包和小波基应该是同一个概念，经过平移和尺度伸缩得到的一族函数就是小波函数。dwt市值离散小波变换，当然对应的是连续时间小波变换，当然还有swt平稳小波变换等。多分辨率本身就是小波变换的特点，对于不同的频带具有不同的分辨率。这点其实和傅里叶变换对应，傅里叶变换到频域后，频域的分辨率是一样的。而小波被称为信号放大镜的原因也是由此而来，简而言之，经过小波变换后，可以在频域取得不同的分辨率。多分辨率的概念又和多尺度对应，多尺度分解可以简单理解为对信号进行多层次的小波分解，每一层都可以通过离散小波完成，具体来说是信号和当前尺度下小波函数进行卷积。不知道说的清楚不

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我用R语言下了一个wavelets工具包
里面有两个函数
dwt        Discrete Wavelet Transform 一个是这个DWT（离散小波变换）
mra        Multiresolution Analysis 还有一个是这个mra（多分辨率分析）
我用这两个函数来算同一种数据：
DWT返回值是小波系数和尺度系数
mra的返回值是近似值和细节
这两种函数的返回时数量和数值都不同，但是都可以重构回原数据。
我以前一直以为小波系数就是细节系数 尺度系数就是近似值
但是现在我有点凌乱，才有此一问