Howtosignalprocessing
- Was ist Wavelet -Zersetzungssignalverarbeitung?
- Was ist Wavelet -Analyse für Zeitreihen?
- Wie macht man Wavelet -Zersetzung?
- Warum verwenden wir Wavelet -Zersetzung?
- Wie eine Wavelet -Transformation für das Signal -Denoising verwendet werden kann?
Was ist Wavelet -Zersetzungssignalverarbeitung?
Einführung in die Wavelet -Signalverarbeitung (Advanced Signal Processing Toolkit) Wavelets sind Funktionen, mit denen Sie Signale zersetzen können. So wie die Fourier -Transformation ein Signal in eine Familie komplexer Sinusoide zersetzt, zersetzt sich die Wavelet -Transformation ein Signal in eine Waveletsfamilie.
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 macht man Wavelet -Zersetzung?
Mehrstufige eindimensionale Wavelet-Analyse
Laden und zeichnen Sie ein eindimensionales Signal auf. Führen Sie eine 3-Stufe-Wavelet-Zerlegung des Signals unter Verwendung des Daubechies-Wavelet der Ordnung 2 durch. Extrahieren Sie die groben Skalenannäherungskoeffizienten und die Detailkoeffizienten aus der Zersetzung.
Warum verwenden wir Wavelet -Zersetzung?
Wavelet -Zersetzungen sind neuerer Ergänzungen zum Arsenal der Mehrkish -Signalverarbeitungstechniken. Im Gegensatz zur Gaußschen und Laplace -Pyramiden liefern sie eine vollständige Bilddarstellung und führen die Zersetzung sowohl nach Skala als auch nach Orientierung durch.
Wie eine Wavelet -Transformation für das Signal -Denoising verwendet werden kann?
Um ein Signal zu entfernen, müssen wir das laute Signal in den Zersetzungsprozess einfügen, indem wir die Wavelet-Transformation anwenden. Mit der Wavelet -Transformation können wir das Signal in Gruppen von Koeffizienten bei unterschiedlichen Frequenzniveaus einstellen.
