Howtosignalprocessing
- Warum transformiert Wavelet besser als Fourier Transformationen?
- Was sind die Vorteile der kurzen Zeit mit Fourier -Transformation gegenüber Fourier Transformation?
- Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
- Was ist der Unterschied zwischen STFT und Wavelet -Transformation?
Warum transformiert Wavelet besser als Fourier Transformationen?
Während die Fourier -Transformation eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne erzeugt, erzeugt die Wavelet -Transformation eine Darstellung des Signals sowohl im Zeit- als auch in der Frequenzdomäne, wodurch ein effizienter Zugriff lokaler Informationen über das Signal ermöglicht wird.
Was sind die Vorteile der kurzen Zeit mit Fourier -Transformation gegenüber Fourier Transformation?
STFT liefert die zeitlokalisierten Frequenzinformationen für Situationen, in denen Frequenzkomponenten eines Signals über die Zeit variieren, während die Standard-Fourier-Transform.
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 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.
