wavelet,wavelet均衡器怎么用
wavelet,wavelet均衡器怎么用
wavelet 英音：['weivlit] 美音：['wevlɪt]
名词 n.
1.小浪;微波
wavelet均衡器的使用方法是：除了自动的 AutoEQ 之外，在Wavelet可以开启一些预设音效，并且和系统EQ不太一样的是，Wavelet 支持多种 EQ 叠加使用。
并且我们可以同时开启 AutoEQ 和 Graphic equalizer 来实现更为丰富的效果，而实际上 Graphic equalizer 为了避免开启之后和 AutoEQ 带来音质劣化，预设的 EQ 调整部分也主要集中在低频和高频部分，对于音效就起到画龙点睛的效果。
开启 AutoEQ 后感觉低频量略有不足，于是同时开启 Graphic equalizer 并选择 Bass boost，实际听感就更像是基于 AutoEQ 音效进行了低频增强。
wavelet均衡器的升级模式是：
可以通过内购解锁的形式来开启更为专业化的音效调整。内购解锁之后在 effects 中主要可以设置是 Bass booster、Virtualizer 以及 Bass tuner：Bass booster 可以调整混响程度。
Virtualizer 则是让声音可以产生一种空间感，数值越大声音就距离耳机越远，至于 Bass tuner 则可以进一步控制低音的增益量。
当然这些调节一样也可以和上面的 EQ 叠加使用，不过对于一般用户而言有些过于专业，这或许也是为什么需要内购才能使用的原因吧。
最后的 Gain control 控制则更为基础，或者说是一般用户也用不到这两个设置项：Limiter 其实就是类似将不同音量的音乐统一到相同的音量进行播放，Channel balance 则可以分别调整两个声道的音量大小。
小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它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。有人把小波变换称为“数学显微镜”。
小波函数源于多分辨分析，其基本思想是将扩中的函数f(t)表示为一系列逐次逼近表达式, 其中每一个都是f(t)动经过平滑后的形式，它们分别对应不同的分辨率。多分辨分析又称多尺度分析，是建立在函数空间概念基础上的理论，其思想的形成来源于工程。创建者Mallat .S是在研究图像处理问题时建立这套理论的。当时人们研究图像的一种很普遍的方法是将图像在不同尺度下分解，并将结果进行比较，以取得有用的信息。Meyer正交小波基的提出，使得Mallat想到是否用正交小波基的多尺度特性将图像展开，以得到图像不同尺度间的“ 信息增量” 。这种思想导致了多分辨分析理论的建立。MRA不仅为正交小波基的构造提供了一种简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。其思想又同多采样率滤波器组不谋而合，使我们又可将小波变换同数学滤波器的理论结合起来。因此，多分辨分析在正交小波变换理论中具有非常重要的地位。
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，处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。
