小波变换(wavelet transform,WT)

北辞~ 2022-09-29 21:32:09

小波变换介绍

小波变换字面理解:专用于小的波形信号处理,可能有非常好的效果。
小波变换(wavelet transform,WT)是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征,能对时间(空间)频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。

小波变换的优势

傅里叶变换是全局的变换,函数的各个点的值都对变换后的结果有影响。小波使用的是局部基,对某个基的系数来说,函数只有在这个基的支撑上的点才对该系数有影响。这就导致小波不仅包含频率信息(由基的频率反应出来),也包含时间信息(由基所在的局部时间轴位置反应出来)。

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内容概要:本文详细介绍了小波变换Wavelet Transform, WT)的基本概念及其在MATLAB环境下的实现方法。首先展示了如何利用MATLAB进行简单的小波分解与重构,接着深入探讨了小波变换在时频分析方面的优势,特别是在处理非平稳信号时的表现远超传统傅里叶变换。文中提供了多个具体的MATLAB代码片段,涵盖从生成测试信号、执行离散/连续小波变换到绘制时频图等多个方面。此外,还讨论了小波变换在降噪处理中的应用,以及选择合适的小波基函数和分解层数的重要性。 适合人群:从事信号处理相关工作的科研人员和技术开发者,尤其是对MATLAB有一定了解并希望深入了解小波变换理论及应用的人群。 使用场景及目标:适用于需要处理复杂非平稳信号的研究项目,如地震波分析、心电图检测、机械振动监测等。目标是帮助读者掌握小波变换的基本原理,学会使用MATLAB实现小波变换的各种功能,从而提高信号处理的效果和精度。 其他说明:文章强调了小波变换相较于傅里叶变换的优势,尤其是在保持时间和频率分辨率的同时能够更好地捕捉信号的瞬态特征。同时提醒读者,在实际应用中小波基的选择至关重要,不同的应用场景需要匹配不同类型的小波基。

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