小波变化学习中

最新推荐文章于 2025-12-11 16:15:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-11 16:15:08 发布 · 60 阅读

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#matlab

文章介绍了使用MATLAB进行小波变化的实践，通过代码成功计算出了位移，但同时也发现了若干问题，需要进一步研究和解决。

今天看了一下小波变化，代码，matlab实现能算出位移，不过有很多问题

确定要放弃本次机会？

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matlab小波滤波详解,基于matlab的振动波形小波分析及小波基础知识学习

weixin_39630637的博客

03-17

2996

详情可参见参考文献1，3，很棒的文章，感谢原作者的分享：这里是个人的学习笔记和其它资料的综合，最后附上了对实际信号的小波分解结果更新20200902：文献2适用于在用matlab进行尝试时阅读，通过它能够很好的掌握matlab中一维信号小波分析的使用方法1、时变信号的概念【1】既然有了傅里叶变换这个工具，为什么还需要小波变换呢？因为：傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率，但不能告诉你这些频率的...

科研学习|研究方法——小波相干分析在时间序列分析中的应用

也许有一天我们再相逢睁开眼睛看清楚我才是英雄！

04-28

1965

在某些情况下，两个时间序列中的共同行为是由一个时间序列驱动或影响另一个时间序列引起的，对于联合平稳时间序列，用于表征时间或频率相关行为的方法通常是互相关、（傅立叶）互谱和相干性。然而，时间序列通常是非平稳的，即它们的频率内容会随着时间而变化，对于这些时间序列，重要的是时频平面中的相关性或相干性。因此可以使用小波相干性来检测非平稳信号中常见的时间局部振荡，且在将一个时间序列视为影响另一个时间序列的情况下，可以使用小波交叉谱的相位来识别两个时间序列之间的相对滞后。

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小波分析——学习

weixin_44259522的博客

05-08

1619

（1）小波分析具有时频局部化特征，可以利用这种“调焦”性质来展现水文时间序列的精细结构，为分析其多时间尺度变化及分布和突变点情况提供了一种新途径。（2）由两个水文序列Morlet小波变换所获得的成果知，小波变换不仅能将水文时间序列的频率特征在时间域上展现出来，清晰地给出了各种时间尺度（周期）的强弱和分布情况以及突变点；而且能分析出其主要周期。（3）小波变换不失为一种可行的周期成分识别和突变点检测方法。本文的尝试是有益的。

小波分析

热门推荐

weixin_42948291的博客

06-30

1万+

在介绍小波分析之前，我们需要了解一个问题：小波为什么出现？简单来说，小波分析的出现是为了解决傅里叶变换没有时间信息的不足（当信号不平稳时，通过傅里叶变换得到的频域信息可能是相同的）。本文首先简单回顾一下傅里叶变换，然后引入介绍小波。时域、频域和傅里叶变换傅里叶变换是在信号处理中最常用的变换。我们通常得到的信号是时域中的信号（x轴为时间，y轴为振幅）。虽然时域中绘制信号通常是可视化的好方法，但...

小波分析中图像压缩

qq_41338746的博客

10-11

3012

charpter 1 小波分析中图像压缩文章目录前言一、图像压缩以及实现二、MATLAB实现1.引入库2.结果显示总结前言一维的处理通常属于线性型，但生活在三维空间中，最为主要的还是对于二维平面的处理，最为常见的便是对于图像的处理，小波分析就是对于图像信号的处理，小波就是指小的波形，小波就是衰减的波形，不同于我们常见的Fourier变换对波的分析，小波变换更加适用于时间频率的局部分析，对信号的高频或者低频部分进行细化分析，本章主要集中于小波对于图像的处理分析。一、图像

数据处理之小波分析

金凯*博客

05-30

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文章目录小波分析小波基母小波与父小波小波基的选取小波变换和小波包变换小波变换的应用小波分析对信号时频域进行分析小波基在傅里叶变换中，信号可以使用三角函数展开，而在小波变换中信号使用小波基展开。与三角函数相比，小波基是能量集中且有限的信号。傅里叶展开式： f(t)=a0+∑n=1∞(ancosnw0t+bnsinnw0t) f(t)=a_0+\sum_{n=1}^\infty(a_ncosnw_0t+b_nsinnw_0t) f(t)=a0+n=1∑∞(ancosnw0t+bnsinn

数学建模学习-小波分析(Wavelets Analysis)教程(40)

FFMXjy的博客

01-21

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小波分析（Wavelets Analysis）是一种强大的信号处理工具，它可以在时间和频率域同时分析信号。与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有更好的时频局部化特性，能够有效地分析非平稳信号。信号处理和去噪图像压缩和处理时间序列分析金融数据分析生物医学信号处理小波分析是一种强大的信号处理工具，它在数学建模中有着广泛的应用。小波分析的基本原理离散和连续小波变换的实现如何使用Python进行小波分析小波分析的实际应用场景本教程提供的代码和示例可以作为同学们学习和应用小波分析的参考。

小波怎么选？——看图选

weixin_46180132的博客

06-28

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小波分析有两种类型:连续小波和多分辨率小波。哪种小波分析最适合您的工作取决于您想对数据做什么。本主题主要关注一维数据，但是您可以将相同的原则应用于二维数据。 1. 时频分析：如果你的目标是执行一个详细的时频分析，选择连续小波变换(CWT)。在实现方面，CWT比离散小波变换(DWT)更精细地离散尺度。有关更多信息，请参阅连续和离散小波变换。 1.1 瞬时频率对于瞬时频率增长较快的信号，连续小波变换优于短时傅里叶变换(STFT)。在下图中，双曲调频的瞬时频率在谱图和cwt衍生的尺度图中被绘制为虚线。 1.

通俗易懂理解小波池化以及WaveCNet网络模型

IT菜鸟

01-22

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通俗易懂理解小波池化以及WaveCNet网络模型

【Python-pywt】小波变化库—Pywavelets 学习笔记

电子生医小白的博客

04-28

1万+

(转载) [Python ]小波变化库——Pywavelets 学习笔记_nanbei2463776506的博客-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/nanbei2463776506/article/details/64124841?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-6.control&dist_request_id=16.

xiaobobianhua.rar_小波变化_小波变化 wavework

07-13

总的来说，"xiaobobianhua.rar"压缩包内的资源为我们提供了一个用MATLAB实现小波变换图像处理的例子，通过运行"xiaobobianhua.m"脚本，我们可以学习到如何利用wavework库进行小波变化分析，并理解其在图像处理中的...

matlab 小波周期小波相干

08-09

在6小波相干的文件中，可能包含了实现这些功能的MATLAB代码示例，对于学习和应用小波分析提供了宝贵的资源。在实践中，不断调整参数和尝试不同的小波基，可以帮助我们更好地揭示信号的秘密，提高分析的精度和可靠性...

xiaobobao.rar_连续小波变化

09-20

总之，"xiaobobao.rar_连续小波变化"文件提供了一个学习和实践连续小波变换的机会，对于理解小波分析的原理和应用具有重要的价值。通过运行和研究这个MATLAB脚本，用户可以深入理解小波变换如何揭示信号的时频结构，...

精选资源

第4章_小波变化_

10-04

通过深入学习这一章节，读者将能够掌握小波变化的基本概念，理解其背后的数学原理，并具备使用小波分析工具处理实际问题的能力。这不仅有助于提升科研技能，也为解决实际工程问题提供了有力的工具。

小波变化清华大学计算机系

11-13

清华大学计算机系---孙延奎---2005 小波变化第1章 Haar小波分析包括电子版PDF书籍+学习课件+习题讲解

机械系统运动学与动力学在MATLAB及SimMechanics中的实现方案

listhi520的博客

12-10

381

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基于边缘图像分割算法详解与MATLAB实现

aini_lovee的博客

12-09

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基于边缘图像分割算法详解与MATLAB实现

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

12-11

842

小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。

MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索

最新发布

2504_94276515的博客

12-11

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这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。

小波变化结合深度学习

03-29

### 小波变换与深度学习结合的应用及实现方法 #### 1. 小波变换在深度学习中的作用小波变换是一种强大的信号处理工具，可以将复杂的数据分解成不同频率分量[^1]。这种特性使其非常适合用于预处理阶段，特别是在时间序列数据分析中。通过对原始数据进行小波变换，可以获得更易于被神经网络理解的特征表示。 #### 2. 基于深度学习的小波变换方法近年来，研究者提出了基于学习模型的可学习小波变换方法。这种方法通过深度学习框架（如 PyTorch），实现了从小波包变换到离散小波变换的学习过程[^2]。相比传统的固定基函数方式，该方法允许模型根据目标任务动态调整小波滤波器参数，从而提升适应性和表现力。以下是基于 PyTorch 的简单代码示例，展示如何构建一个支持自定义小波变换的深度学习模型： ```python import torch import torch.nn as nn class LearnableWaveletTransform(nn.Module): def __init__(self, input_size, wavelet_filters): super(LearnableWaveletTransform, self).__init__() self.wavelet_filters = nn.Parameter(torch.tensor(wavelet_filters), requires_grad=True) def forward(self, x): # Apply the learnable wavelet transform to the input data transformed_data = torch.conv1d(x, self.wavelet_filters.unsqueeze(0).unsqueeze(0)) return transformed_data # Example usage of the module within a neural network architecture model = nn.Sequential( LearnableWaveletTransform(input_size=128, wavelet_filters=[[-1, 2, -1], [1, 0, -1]]), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.Softmax(dim=-1) ) ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的可学习小波变换层，并将其嵌入到完整的深度学习架构中。 #### 3. 实际案例：心电图分类一项研究表明，结合小波变换和卷积神经网络 (CNN)，可以在 ECG 数据分类任务上取得显著效果[^3]。具体而言，先对输入的心电信号施加多级小波分解操作；随后，将得到的不同频带成分作为 CNN 输入通道送入后续训练流程。此策略不仅增强了模型对于细微模式变化的敏感程度，还降低了过拟合风险。 #### 总结综上所述，小波变换与深度学习相结合提供了灵活高效的方法论体系，适用于多种场景下的高级特征挖掘需求。无论是理论层面还是工程实践方面均展现出巨大潜力。