小波包是从频域上实现的。从时域上,我们也可采用类似的分裂和并算法,来实现信号最优的表达,这种可变窗小波成为MALVAR小波。记住,压缩是小波最大的优势。 消噪,一般的傅里叶算法,一般可以是IIR滤波和FIR滤波。两者各有优缺点。而小波的消噪,一般也是由多层分解和阈值策略组成。我们需要的是信号的特点,噪声的特点,...
小波包用于图像压缩 噪声的未知瞬态信号。 语音信号处理 时频分析 正交小波用于算子和微分算子的简化。 三、HHT变换 3.1HHT产生的背景 \quad 1. 频率的表示方法是建立在傅里叶变换的基础上的,由于傅里叶变换是一种全局的变换,要么完全在时域,要么完全在频域,因此无法表述信号的时频局部性质,而时频局部性质恰好是...
小波分析是傅立叶分析思想的发展与延拓,它自产生以来,就一直与傅立叶分析密切相关,他的存在性证明,小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分析,二者是相辅相成的,两者主要的不同点: 1、傅立叶变换实质是把能量有限信号f(t)分解到以{exp(jωt)}为正交基的...
二、短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT) 一个简单可行的方法就是——加窗。 “把整个时域过程分解成无数个等长的小过程,每个小过程*似*稳,再傅里叶变换,就知道在哪个时间点上出现了什么频率了。”这就是短时傅里叶变换。 看图: 时域上分成一段一段做FFT,不就知道频率成分随着时间的变化情...
看你的信号的特性,如果是伪周期信号(如语音),直接用短时傅里叶变换比较好,二进小波也可以。个人认为离散小波基本没有太多卵用(正交性的假设太强,这类信号的周期不稳定,不存在很好的正交基)。对于地震直接上希尔伯特黄变换,简单粗暴。 发布于 2018-01-24 19:54 赞同16 条评论 分享收藏...
电力系统谐波测试:基于傅里叶变换的谐波测量。基于傅里叶变换的谐波测量是当今应用最多也是最广泛的一种...
小波变换的优点恰好弥补了短时傅里叶变换的不足,小波变换保留和发展了短时傅里叶变换能“局部”分析信号的能力,同时其窗口大小、形状均可改变、且有离散化正交基,是一种理想的处理非平稳信号的方法。 3.1 连续小波变换 设f(t)、Ψ(t)均为平方可积函数,且 ...
几种时频分析方法综述1傅里叶变换和小波变换夏巨伟浙江大学空间结构研究中心摘要:传统的信号理论,是建立在Fourier分析基础上的,而 Fourier变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对 Fourier变换进行各
小波变换与傅里叶变换,小波变换与傅里叶变换分类:默认栏目如果有人问我,如果傅里叶变换没有学好(深入理解概念),是否能学好小波。
5、在短时傅立叶变换中,变换系数S(ω,τ)主要依赖于信号在[τ-δ,τ+δ]片段中的情况,时间宽度是2δ(因为δ是由窗函数g(t)唯一确定的,所以2δ是一个定值)。在小波变换中,变换系数Wf(a,b)主要依赖于信号在[b-aΔφ,b+aΔφ)片断中的情况,时间宽度是2aΔφ,该时间的宽度是随尺度a变化而变化的,所...