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离散小波变换和连续小波变换的适用范围
离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）的适用范围有所不同。
离散小波变换是一种在信号和图像处理中常用的技术，它主要用于分析处理数据序列，如一维、二维和多维的信号或图像。它能够提供数据的时频特性，并具有多尺度分解的能力，因此在信号去噪、特征提取、压缩等领域都有广泛的应用。
连续小波变换则是一种更为一般的数学工具，它可以用来分析各种不同类型的信号或函数。它适用于处理那些变化比较连续、没有明显的离散特性的数据。连续小波变换可以用于分析如地震信号、生物医学信号等连续的、时间序列的数据。
总的来说，离散小波变换更适用于处理具有离散特性的数据，而连续小波变换则更适用于处理连续变化的数据。
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