Howtosignalprocessing
- Apakah analisis wavelet untuk siri masa?
- Bagaimana anda membaca Transform Wavelet?
- Adakah wavelet analisis kekerapan masa?
- Apakah perbezaan utama antara DWT dan CWT?
Apakah analisis wavelet untuk siri masa?
Analisis wavelet adalah teknik tambahan yang berguna untuk menganalisis siri masa, khususnya untuk isyarat sementara dan kicauan yang melibatkan mod gelombang dan harmonik yang berlainan. Beberapa sifat wavelet asas diringkaskan, dan analisis wavelet isyarat mudah dibentangkan.
Bagaimana anda membaca Transform Wavelet?
Idea asas di sebalik transformasi wavelet adalah, fungsi asas (tetingkap) baru diperkenalkan yang boleh diperbesar atau dimampatkan untuk menangkap kedua -dua frekuensi rendah dan komponen frekuensi tinggi isyarat (yang berkaitan dengan skala).
Adakah wavelet analisis kekerapan masa?
Transformasi wavelet berterusan (CWT) adalah transformasi frekuensi masa, yang sesuai untuk menganalisis isyarat nonstationary. Isyarat yang tidak disusun bermaksud bahawa perwakilan domain kekerapannya berubah dari masa ke masa.
Apakah perbezaan utama antara DWT dan CWT?
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.
