Howtosignalprocessing
- Was ist der Unterschied zwischen STFT und Wavelet -Transformation?
- Warum Wavelet -Transformation besser ist als die kurze Zeit Fourier -Transformation?
- Was ist der Unterschied zwischen der kurzen Fourier -Transformation und der schnellen Fourier -Transformation?
- Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
Was ist der Unterschied zwischen STFT und Wavelet -Transformation?
Im Gegensatz zu der Standard -STFT, die eine einzelne Fenstergröße verwendet, verwendet die Wavelet -Transformation (WT) kurze Fenster bei hohen Frequenzen und langen Fenstern bei niedrigen Frequenzen [21]. Wavelets verlassen sich auf die Verwendung einer Mutterwavelet -Funktion, die skaliert und verschoben werden kann, um mit den Anomalien oder Ereignissen der Signale zu korrelieren.
Warum Wavelet -Transformation besser ist als die kurze Zeit Fourier -Transformation?
Das Ergebnis der Wavelet-Transformation unterscheidet sich von der STFT darin, dass ihre Zeitfrequenzauflösung nicht festgelegt ist und von der Frequenz abhängt (Multi-Scale-Eigenschaft, siehe Abb. 5). Im Allgemeinen repräsentiert die Wavelet -Transform.
Was ist der Unterschied zwischen der kurzen Fourier -Transformation und der schnellen Fourier -Transformation?
STFT liefert die zeitlokalisierten Frequenzinformationen für Situationen, in denen Frequenzkomponenten eines Signals im Laufe der Zeit variieren, während die Standard-Fourier-Transform.
Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
Die Wavelet -Analyse überwindet den Nachteil von STFT, da CWT eine Fenstertechnik mit Regionen mit variabler Größe verwendet. Die Wavelet-Analyse ermöglicht die Verwendung langer Zeitintervalle, in denen wir genauere niederfrequente Informationen und kürzere Regionen wünschen, in denen wir Hochfrequenzinformationen wünschen.
