Howtosignalprocessing
- Was ist der Unterschied zwischen STFT und Wavelet -Transformation?
- Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
- Was macht eine kontinuierliche Wavelet -Transformation??
- Wie wirkt sich die Fensterlänge auf das Spektrogramm aus??
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.
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.
Was macht eine kontinuierliche Wavelet -Transformation??
In der Mathematik ist die kontinuierliche Wavelet -Transformation (CWT) eine formale (i.e., Nicht numerisches Tool, das eine überkompetendliche Darstellung eines Signals liefert, indem der Parameter der Translation und des Skalierungsparameters der Wavelets kontinuierlich variiert.
Wie wirkt sich die Fensterlänge auf das Spektrogramm aus??
Da das Spektrogramm jedoch eine Fixfenstergröße aufweist, gibt es ein Dilemma der Auflösung, in dem das zu schmale Fenster zu einer schlechten Frequenzauflösung führt, und ein zu breites Fenster führt zu einer schlechten Zeitauflösung.
