Transformasi wavelet pendek

1. Apa yang dimaksudkan dengan transformasi Fourier pendek masa?
2. Apakah perbezaan antara FFT dan STFT?
3. Apakah kelebihan utama analisis wavelet ke atas STFT?
4. Bagaimana perubahan wavelet integral berbeza dari STFT?

Apa yang dimaksudkan dengan transformasi Fourier pendek masa?

Transformasi Fourier masa pendek (STFT) digunakan untuk menganalisis bagaimana kandungan kekerapan isyarat nonstationy berubah dari masa ke masa. Magnitud yang dikelilingi oleh STFT dikenali sebagai perwakilan frekuensi masa spektrum isyarat.

Apakah perbezaan antara FFT dan STFT?

FFT mempunyai resolusi 2048 baris, tetingkap Blackman, dan 50% bertindih dan STFT juga mempunyai saiz blok 2048, saiz FFT 16K, tetingkap Blackman yang digunakan, dan 50% bertindih. Seperti yang dapat kita lihat, STFT melakukan lebih baik dengan saiz blok yang sama (tetapi lebih banyak garis dikira). Kami meningkatkan resolusi frekuensi untuk jumlah data yang sama.

Apakah kelebihan utama analisis wavelet ke atas STFT?

Analisis wavelet mengatasi kelemahan STFT kerana CWT menggunakan teknik tetingkap dengan kawasan bersaiz berubah -ubah. Analisis wavelet membolehkan penggunaan selang waktu lama di mana kami mahukan maklumat frekuensi rendah yang lebih tepat, dan kawasan yang lebih pendek di mana kami mahukan maklumat frekuensi tinggi.

Bagaimana perubahan wavelet integral berbeza dari STFT?

Wavelet berubah memberikan peningkatan ke atas STFT kerana ia mempunyai resolusi yang hebat dalam domain masa dan kekerapan. Transformasi wavelet mewakili isyarat dengan fungsi asas yang dikoncagikan tenaga dan bukannya fungsi tetingkap bersaiz yang tidak dapat digunakan yang digunakan dalam STFT.