小波是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工具， 是继110 多年前的傅立叶(Joseph Fourier) 分析之后的一个重大突破， 无论是对古老的自然学科还是对新兴的高新技术应用学科都产生了强烈冲击。本文先简单回顾傅里叶变换讨论其优缺点，然后讨论如何克服其缺点和引入窗口傅里叶变换， 继而引入小波的基本概念， 重点探讨在大多数情况下小波变换优于傅里叶变换的内在原因。-Wavelet analysis,the mathmatical tool which has

二维Gabor小波变换是在时频域进行信号分析处理的重要工具，其变换系数有着良好的视觉特性和生物学背景，因此被广泛应用于图像处理、模式识别等领域-An important tool for two-dimensional Gabor wavelet transform is a time-frequency domain signal analysis and processing, the conversion coefficient has a good visual properties a

小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。 电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图像和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。从数学地角度来看，信号与图像处理可以统一看作是信号处理（图像可以看作是二维信号），在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为信号处理问题。对于其性质随时间是稳定不变的信号，处理