连续小波变换公式描述了如何通过小波函数对信号进行分解和重构。 CWT(a, b) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) \cdot \psi_{a,b}(t) dt \] 其中,\(f(t)\) 表示输入信号,\(\psi_{a,b}(t)\) 是小波函数,\(a\) 和 \(b\) 是小波函数的尺度和平移参数。 小波函数是一种可以自适应调整...
wavename="morl"# morlet 小波 # wavename = "cmor3-3" # cmor 小波 totalscale=256 fc=pywt.central_frequency(wavename)# 中心频率 cparam=2*fc*totalscale scales=cparam/np.arange(totalscale,1,-1) [cwtmatr,frequencies]=pywt.cwt(data,scales,wavename,1.0/fs)# 连续小波变换 plt.figure(figsize=(...
小波变换在时间-频率平面上是连续的,它是用不同的分辨率分析不同的频率成分,可以根据所分析的频率成分自适应地调整分析窗口函数的分辨率。
连续小波变换是一种数学工具,用于分析信号的频率成分和时频特性。该公式描述了连续小波变换的计算过程及其实现原理。 ,理想股票技术论坛
在各种时频分析工具中,连续小波变换CWT是描述地震资料时频特征的常用工具。选择合适的基小波是CWT的关键问题。对于不同类型的信号前人有针对性的设计了许多基小波。Morlet提出了Morlet小波并将其应用于地震信号分析。Morlet小波因其良好的时频特性被广泛应用于地震信号处理、湍流分析和医电信号处理。有学者通过分析地震...