其他小波基底也可以使用,尽管计算成本会有所增加。 给定一个图像 $X$ ,在一个空间维度(宽度或高度)上的一层Haar小波变换由核为 $1,1/\sqrt{2}$ 和 $1,-1/\sqrt{2}$ 的深度卷积组成,之后是一个缩放因子为2的标准下采样操作。要执行2D Haar小波变换,在两个维度上组合该操作,即使用以下四组滤波器进行...
图像二维离散小波变换 其本质就是对行进行先进行一维离散小波变换,然后在对列进行一维小波变换,得到 LL 中包含图像的低频部分,HL 中包含水平方向的高频和垂直方向的低频(纵向的边界),LH 中包含水平方向的低频和垂直方向的高频(横向的边界),HH 中包含水平和垂直方向的高频(对角的边界)。 其具体实现方法(哈尔小波)可...
1,100)signal=np.sin(2*np.pi*10*x)+np.random.normal(0,0.5,100)# 小波变换参数设置wavelet='db2'# 使用Daubechies小波level=4# 设置分解层数# 执行小波变换coeffs=pywt.wavedec(signal,wavelet,level=level)# 绘制结果plt.figure(figsize=(12,8))plt.subplot(2,1,1)plt.plot(signal)plt.title('Origina...
连续小波变换(CWT)是一种在信号处理和图像处理中常用的分析工具。它通过将信号与一系列不同尺度的小波函数进行卷积,来获取信号在不同频率和时间尺度上的分布情况。CWT的主要参数包括小波基函数、尺度范围、尺度步长和边界处理方式。 1. 小波基函数:小波基函数是CWT中最重要的参数之一,它决定了CWT对信号的分析能力。
在小波变换里，尺度参数数变大，中心频率和实际频率之间的关系就会变得更加松散，它们的的变化范围也会更大。 你要是把中心频率当成是一座山的主峰，实际频率就像是主峰周周围的小山丘。尺度参数呢，就像是这一片山脉所在的大地。大地广广阔的时候，主峰和小山丘之间的距离感觉上就更远，它们的起伏变变化也更多样...
连续小波变换 CWT是为了克服 STFT中固有的时频分辨率问题。CWT的时频分析窗口如下：CWT和人类的听觉系统...
连续小波变换 CWT是为了克服 STFT中固有的时频分辨率问题。CWT的时频分析窗口如下：CWT和人类的听觉系统...
首先利用同步挤压小波变换将低频振荡信号分解为一组无频率混叠的固有模态分量,实现各固有模态的精确提取;其次对各固有模态分量进行希尔伯特(Hilbert)变换、计算其相对应瞬时幅值、瞬时频率及相位;最后运用瞬时频率、瞬时幅值计算其阻尼比,从而实现对低频振荡模态参数的有效识别,数值仿真及实例分析均表明该方法的可行性和有效...
尺度和平移参数决定了小波变换的分辨率和精度。尺度参数控制小波基函数的宽度,较大的尺度参数可以提供较低的频率分辨率,较小的尺度参数可以提供较高的频率分辨率。平移参数决定了小波基函数的位置,不同的平移参数可以提供不同的时间分辨率。在确定尺度和平移参数时,可以根据信号的频率特性和时间特性进行调整。如果需要更好...