blocks|key|2024898|text|否，cA和cD分别表示在对信号x应用离散小波变换后获得的近似系数和细节系数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|2024899|当通过数字滤波器组实现离散小波变换时，您所指的缩放和时间延迟是隐式建模的。|2024900|通过对近似信号进行重复分解，可以隐式地改变所使用的小波函数的比例和时间延迟可以由a|2024901|The+|unordered-list-item|2024902|2024903|的顺序控制|2024904|2024905|entityMap^0|2|2|5|2|F|1|0|0|14|1|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@$9|T|A|U|B|C]|$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|10|8|@$9|11|A|12|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|L|7|13|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|-4|5|L|7|14|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|15|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|16|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|17|8|@]|D|@]|E|$]]]|R|$]]

No, cA and cD represent the Approximation and Detail coefficients respectively which are obtained after applying the discrete wavelet transform to the signal x.

The scaling and time delay which you are referring to are implicitly modelled when implementing the discrete wavelet transform via a digital filter bank. 

<ul>
<li>By applying repeated decompositions of the approximation signal cA one implicitly varies the scale of the wavelet function used a</li>
<li>The time delay you refer to can be controlled by the order of the filter </li>
</ul>

I'm trying out <a href="http://www.pybytes.com/pywavelets/index.html" rel="nofollow">PyWavelets</a> and following <a href="http://www.pybytes.com/pywavelets/regression/dwt-idwt.html#discrete-wavelet-transform" rel="nofollow">this</a> example. 

<pre><code>import pywt
x = [3, 7, 1, 1, -2, 5, 4, 6]
cA, cD = pywt.dwt(x, 'db2')
</code></pre>

Just to confirm, is cA the scaling and cD the time delay? Any way to change shift/scale step (a and b parameters from <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Wavelet#Discrete_wavelet_transforms_.28discrete_shift_and_scale_parameters.29" rel="nofollow">wikipedia</a>)?

Clarifications about pywavelet return values

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我正在尝试并遵循示例。import pywtx = [3, 7, 1, 1, -2, 5, 4, 6]cA, cD = pywt.dwt(x, 'db2')只是为了确认一下，cA是缩放而cD是时间延迟吗？有什么方法可以改变移位/缩放步长(中的a和b参数)？

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