本发明涉及信号分解及重建技术领域，具体涉及一种将信号分解成不同频率的分解和重建的架构方法。
背景技术：
为了便于研究信号的传输和处理问题，往往将信号分解为一些简单、基本的信号之和。不同的分解角度，可以将信号分解为不同的分量。小波变换(wavelettransform，wt)是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，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。
通过离散小波变换，可以实现对离散信号的分解和重建；进行离散小波变换之前需要指定对应的低通滤波器和高通滤波器。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是分解和重建信号。
本发明的解决方案是：提出了一组双曲方程，这个组的任意解可以作为分解和重构滤波的系数，现有的离散小波滤波器是方程组的解，同时许多其他的分解过滤器可以从这个组中获得，相对于现有的系数固定的离散小波分解，特殊的约束可以应用于求解，而使对于特殊需求的分解可行。
本发明为实现上述解决方案，其方法步骤如下：
1.设定一个实数集l≡[l1,l2,...,l2n]，为方便表述这里设定n＝3，即l≡[l1,l2,...,l6]；
2.将l1，l5和l6设为三个任意的实数；
3.根据公式：
可得：
由于l1，l5和l6已知，因此可以计算出l2，l3，l4；
4.对l进行归一化处理，使其长度为1，归一化后的结果记为ld；
5.通过hd＝-qmf(ld)得到hd；
6.对ld进行逆序操作，将得到的结果记为lr，即lr＝[l6,l5,...,l1]；
7.通过hr＝qmf(lr)得到hr；
8.将ld和hd分别做为离散小波变换的低通滤波器和高通滤波器，对原始信号进行离散小波变换，可得到分解后的信号；
9.将lrhr分别做为逆离散小波分解的低通滤波器和高通滤波器，对8)得到的分解信号进行逆离散小波变换，可将分解后的信号恢复为原始信号。