在这个类图中,我们定义了两个类:Signal和Wavelet。Signal类代表一个信号,而Wavelet类负责对信号进行小波分解和重构。通过这种设计,我们可以将信号处理模块化,提高可维护性。 结论 小波变换是一种高效且实用的技术,适用于处理各种信号。通过 Python 的小波变换库,我们可以轻松实现多层分解,提取信号的特征信息。此外,通过...
a一维多层次小波变换具体过程如下: 原始信号通过2个互补对称滤波器, 被分解为低频和高频2部分, 然后继续用同样的处理过程对信号的低频部分进行分解, 经过多层分解可以将原始信号分解为多个信号。其中低频信号反映了信号的总体特征,而高频信号反映信号的细节特征 The unidimensional multi-level wavelet transformation concret...
a一维多层次小波变换具体过程如下: 原始信号通过2个互补对称滤波器, 被分解为低频和高频两部分, 然后继续用同样的处理过程对信号的低频部分进行分解, 经过多层分解可以将原始信号分解为多个信号。其中低频信号反映了信号的总体特征,而高频信号反映信号的细节特征 The unidimensional multi-level wavelet transformation concre...