來完成對於該小波函數的小波變換，但如何設計是壹個很麻煩的問題，不同種類的小波有不同的濾波器構造方式，妳得參考相應的資料，這裏是沒法說清的。
我不能確定兩種濾波器與尺度函數和小波函數有唯壹的壹壹對應的關系，但好像有用它們構造小波的例子。每層圖像分解所用的低通濾波器都是壹個，matlab通過減少數據量（每壹階數據量減半）來達到小波變換中尺度伸長壹倍的效果。
sum（L）=根號2是由於小波系數計算公式中有1/根號2這個系數的關系，這樣最終計算的值的和就是1了，而matlab在默認時的濾波器的和是1，當然也可以不是1，可以取2，3，。。。n（參看dbaux 函數），所以sum（L）也有可能是2，3，。。。n個根號2，只是等於根號2更加方便說明和計算。sum(H)=0是由小波的定義得到的，可以理解為就是直流分量為0，積分為0，上下波形震蕩均值為0。如果sum（L）=根號2，則sum（L^2）=sum(H^2)=1是成立的，但如上所說可能不壹定必須。
對於正交小波，重構低通、高通濾波器恰好是分解低通、高通濾波器的逆序。對於雙正交小波，這種關系並不成立。但是，Mallat算法仍可以操作雙正交小波變換，也就是說可以用不同長度的濾波器來進行小波變換的分解和重構，最典型的例子就是bior小波族，可以用壹種長度的濾波器分解，用另壹種長度的濾波器重構，這也正是這個算法如此著名之處。
水平有限，僅供參考，多擔待吧！