Howtosignalprocessing
- Was ist Wavelet -Analyse für Zeitreihen?
- Wie lesen Sie Wavelet Transformation?
- Ist Wavelet eine Zeitfrequenzanalyse?
- Was ist der Hauptunterschied zwischen DWT und CWT?
Was ist Wavelet -Analyse für Zeitreihen?
Die Wavelet -Analyse ist eine nützliche Ergänzungstechnik zur Analyse von Zeitreihen, insbesondere für transiente und zwitschernde Signale mit unterschiedlichen Wellenmodi und Harmonischen. Einige grundlegende Wavelet -Eigenschaften werden zusammengefasst, und die Wavelet -Analyse einfacher Signale werden vorgestellt.
Wie lesen Sie Wavelet Transformation?
Die Grundidee hinter der Wavelet -Transformation ist eine neue Basis (Fensterfunktion), die vergrößert oder komprimiert werden kann, um sowohl niedrige Frequenz- als auch Hochfrequenzkomponente des Signals zu erfassen (das sich mit Skalierungen bezieht).
Ist Wavelet eine Zeitfrequenzanalyse?
Die kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) ist eine Zeitfrequenztransformation, die ideal für die Analyse nichtstationärer Signale ist. Ein nichtstationäres Signal bedeutet, dass sich seine Frequenz-Domänen-Darstellung im Laufe der Zeit ändert.
Was ist der Hauptunterschied zwischen DWT und CWT?
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.
