Howtosignalprocessing
- Apakah perbezaan antara transformasi STFT dan wavelet?
- Apakah kelebihan utama analisis wavelet ke atas STFT?
- Mengapa transformasi wavelet lebih baik daripada perubahan masa yang singkat?
- Apakah perbezaan antara FFT dan STFT?
Apakah perbezaan antara transformasi STFT dan wavelet?
Berbeza dengan STFT standard yang menggunakan saiz tetingkap tunggal, transformasi wavelet (WT) menggunakan tingkap pendek pada frekuensi tinggi dan tingkap panjang pada frekuensi rendah [21]. Wavelet bergantung pada penggunaan fungsi wavelet ibu yang dapat ditingkatkan dan beralih, untuk dikaitkan dengan anomali atau peristiwa isyarat.
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.
Mengapa transformasi wavelet lebih baik daripada perubahan masa yang singkat?
Hasil transformasi wavelet berbeza dari STFT kerana resolusi frekuensi masa tidak tetap dan bergantung pada kekerapan (harta berbilang skala, lihat Rajah. 5). Secara umum, transformasi wavelet mewakili komponen frekuensi yang lebih rendah dengan resolusi frekuensi yang lebih baik dan resolusi masa yang lebih kasar.
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.
