Wavelet -Transformation und STFT

1. Was ist der Unterschied zwischen STFT und Wavelet -Transformation?
2. Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
3. Warum Wavelet -Transformation besser ist als die kurze Zeit Fourier -Transformation?
4. Was ist der Unterschied zwischen FFT und STFT?

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.

Warum Wavelet -Transformation besser ist als die kurze Zeit Fourier -Transformation?

Das Ergebnis der Wavelet-Transformation unterscheidet sich von der STFT darin, dass ihre Zeitfrequenzauflösung nicht festgelegt ist und von der Frequenz abhängt (Multi-Scale-Eigenschaft, siehe Abb. 5). Im Allgemeinen repräsentiert die Wavelet -Transform.

Was ist der Unterschied zwischen FFT und STFT?

FFT hat eine Auflösung von 2048 Zeilen, Blackman -Fenster und 50% Überlappung und STFT hat auch Blockgröße 2048, FFT -Größe 16K, Blackman -Fenster und 50% Überlappung. Wie wir sehen können, funktioniert STFT mit der gleichen Blockgröße besser (aber mehr berechnete Linien). Wir haben die Frequenzauflösung für die gleiche Menge an geschöpften Daten verbessert.