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In der Mathematik ist die kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) eine formale (i.e., Nicht numerisches Tool, das eine überkompetendliche Darstellung eines Signals liefert, indem die Übersetzung und Skalierungsparameter der Wavelets kontinuierlich variieren.
- Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher und diskreter Wavelet -Transformation?
- Wie macht man eine kontinuierliche Wavelet -Transformation in MATLAB??
- Was ist Wavelet -Transformation und seine Typen?
- Was ist Wavelet -Transformation in EEG?
Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher und diskreter Wavelet -Transformation?
Zusammenfassend lässt sich sagen. Der CWT verwendet typischerweise exponentielle Skalen mit einer Basis kleiner als 2, z. B. 21/12 . Die diskrete Wavelet -Transformation verwendet immer exponentielle Skalen mit der Basis gleich 2.
Wie macht man eine kontinuierliche Wavelet -Transformation in MATLAB??
wt = cwt (x, wname) verwendet das von WNAME angegebene analytische Wavelet, um das CWT zu berechnen. [wt, f] = cwt (___, fs) Gibt die Abtastfrequenz FS in Hertz an und gibt die Skala-zu-Frequenz-Konvertierungen F in Hertz zurück. Wenn Sie keine Stichprobenfrequenz angeben, gibt CWT F in Zyklen pro Probe zurück.
Was ist Wavelet -Transformation und seine Typen?
Wavelet -Transformationen können in zwei breite Klassen eingeteilt werden: die kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) und die diskrete Wavelet -Transformation (DWT). Die kontinuierliche Wavelet-Transformation ist eine Zeit-Frequenz-Transformation, die ideal für die Analyse nicht-stationärer Signale ist.
Was ist Wavelet -Transformation in EEG?
Wavelet -Transformation verwendet die variable Größe von Fenstern mit einer Wavelet -Funktion. Die Wavelet -Analyse wird normalerweise auf zwei Arten angewendet, kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) und diskrete Wavelet -Transformation (DWT). CWT verwendet eine Wavelet-Funktion ψ (t) und erzeugt ein Skalogramm, ähnlich wie ein Spektrogramm für die Zeitfrequenzanalyse.
