Howtosignalprocessing
Dalam matematik, transformasi wavelet berterusan (CWT) adalah formal (i.e., Alat bukan numerical) yang memberikan perwakilan isyarat overcomplete isyarat dengan membiarkan terjemahan dan parameter skala wavelet berbeza secara berterusan.
- Apakah perbezaan antara transformasi wavelet berterusan dan diskret?
- Bagaimana anda melakukan transformasi wavelet berterusan di MATLAB?
- Apakah Transformasi Wavelet dan Jenisnya?
- Apakah Transformasi Wavelet di EEG?
Apakah perbezaan antara transformasi wavelet berterusan dan diskret?
Untuk meringkaskan: CWT dan wavelet diskret berubah berbeza dengan cara mereka membezakan parameter skala. CWT biasanya menggunakan skala eksponen dengan asas yang lebih kecil daripada 2, contohnya 21/12 . Transformasi wavelet diskret selalu menggunakan skala eksponen dengan asas yang sama dengan 2.
Bagaimana anda melakukan transformasi wavelet berterusan di MATLAB?
wt = cwt (x, wname) menggunakan wavelet analitik yang ditentukan oleh wname untuk mengira cwt. [wt, f] = cwt (___, fs) Menentukan kekerapan persampelan, fs, dalam hertz, dan mengembalikan penukaran skala ke frekuensi f di hertz. Sekiranya anda tidak menentukan kekerapan persampelan, CWT mengembalikan F dalam kitaran setiap sampel.
Apakah Transformasi Wavelet dan Jenisnya?
Transformasi wavelet dapat diklasifikasikan ke dalam dua kelas yang luas: transformasi wavelet berterusan (CWT) dan transformasi wavelet diskret (DWT). Transformasi wavelet yang berterusan adalah transformasi frekuensi masa, yang sesuai untuk analisis isyarat bukan penolong.
Apakah Transformasi Wavelet di EEG?
Transformasi wavelet menggunakan saiz tingkap yang berubah -ubah dengan fungsi wavelet. Analisis wavelet biasanya digunakan dalam dua cara, transformasi wavelet berterusan (CWT) dan transformasi wavelet diskret (DWT). CWT menggunakan fungsi wavelet ψ (t) dan menghasilkan skalogram, serupa dengan spektrogram untuk analisis frekuensi masa.
