小波变换

本文介绍了信号分析的时域与频域方法,重点讨论了傅里叶变换在处理非平稳信号时的局限性,引出了短时傅里叶变换和小波变换的概念。短时傅里叶变换通过加窗方法改善了傅里叶变换的时间分辨率,但仍然存在窗口宽度固定的问题。小波变换则进一步解决了这一问题,提供更好的时频分辨率。

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发现一个现象,之前的坑,就算之前绕过去了,可是后来该跳的还是要跳进去的....

也许这就是命运吧...

回归正题:

       首先,信号的分析方法有两种,即时域分析和频域分析方法。在模拟领域,信号一般用连续变量时间的函数表示。

在频率域,则用信号的傅里叶变换或拉普拉斯变换表示。在时域离散信号中,信号用时域离散信号表示。

       恩,还是先了解一下傅里叶变换吧....

       傅立叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换离散傅立叶变换

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