Kontinuierliche Wavelet -Transformation bei niedrigeren Frequenzen?

1. Wie funktioniert kontinuierliches Wavelet funktioniert funktioniert??
2. Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher Wavelet -Transformation und diskreter Wavelet -Transformation?
3. Was ist der Nachteil der Wavelet -Transformation?
4. Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?

Wie funktioniert kontinuierliches Wavelet funktioniert funktioniert??

Die kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) ist definiert als das Hinzufügen aller Zeitsignale und multiplizieren Sie sie mit der Schichtversion des Wavelet. Die Ausgabe der kontinuierlichen Wavelet -Transformation ergibt die Wavelet -Koeffizienten als Ausgang. Diese Koeffizienten sind Funktionen von Skala und Position.

Was ist der Unterschied zwischen kontinuierlicher Wavelet -Transformation und diskreter Wavelet -Transformation?

Die CWT- und die diskreten Wavelet -Transformationen unterscheiden sich darin, wie sie den Skalenparameter diskretisieren. Der CWT verwendet typischerweise exponentielle Skalen mit einer Basis kleiner als 2, z. B. 2^1/12 . Die diskrete Wavelet -Transformation verwendet immer exponentielle Skalen mit der Basis gleich 2.

Was ist der Nachteil der Wavelet -Transformation?

Obwohl die diskrete Wavelet -Transformation (DWT) ein leistungsstarkes Werkzeug für die Signal- und Bildverarbeitung ist, weist sie drei schwerwiegende Nachteile auf: Verschiebungsempfindlichkeit, schlechte Richtungen und mangelnde Phaseninformationen.

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.