问题标签 [wavelet-transform]

我搜索以绘制具有离散时间信号的时频信号（采样步长 = 0.001 秒）。我使用 Python 和库 Scipy.signal。我使用函数 cwt(data, wavelet, widths)，它返回一个矩阵，用复 morlet 小波（或 gabor 小波）进行连续小波变换。不幸的是，没有很多关于这种用法的文档。我发现的最好的是： -这适用于 Matlab（我试图找到相同的尺度时间结果），但我自然无法使用相同的函数， -这解释了什么是连续小波变换，没有小波参数的详细信息.

第一步：获取比例转换信号。毫无疑问，我直接将数组“宽度”与可能的不同比例的数组相关联。因为，如果不是比例，我不明白什么是参数宽度。也许，你会告诉我“这是你当前小波的宽度”！但是，即使是现在，我也不确定链接宽度与比例的关系......在 Scipy 的 Morlet 文档中，链接似乎可能是：“s: Scaling factor, windowed from -s*2*pi to +s*2 *pi"，所以，我认为宽度 = 4*pi*scale（宽度=窗口的宽度）。但是当我绘制小波时，更多的比例增加，更多的小波的视觉宽度减小......

我的第二个问题是找到并绘制频率等价物。在文献中，我找到了这个公式：Fa = Fc / (s*delta)，其中 Fa 是最终频率，Fc 是小波的中心频率，以 Hz 为单位，s 是尺度，delta 是采样周期。因此，对于比例（如果我找到与宽度的链接）和增量（= 0.001 秒）来说没问题，但是小波的中心频率更复杂。在 scipy 文档中，我发现：“这个小波 [morlet 小波] 的基频 (Hz) 由 f = 2*s*w*r / M 给出，其中 r 是采样率 [s 在这里是缩放因子，窗口化从 -s*2*pi 到 +s*2*pi。默认为 1；w 宽度；和 M 小波的长度]。我认为是中心频率，是吗？

谢谢

这是我为 cwt() 重新编写的代码：

如果我是对的，小波包分解 (WPT) 将信号分解为各种滤波器组。使用许多带通滤波器也可以完成同样的事情。

我的目标是在 1-200、200-400、400-600 等各种频带中找到具有大采样率（（2000 赫兹）的信号的能量含量。

使用带通滤波器的 WPT 有哪些优点和缺点？

尝试使用 scipy.signal.cwt 时出现一个奇怪的错误：

我有一些列表c，我想像这样进行连续小波变换：

我得到一个奇怪的错误：

是什么导致了这个错误？

我想在 Octave 中使用小波变换进行信号分解。我不知道，我应该怎么做。

我一直在寻找 Octave 中的任何黑盒功能，但没有发现任何有用的东西。据我所知dwt，信号包中有功能，但我不知道如何使用它。在文档中它说：

来自文档：
x信号向量。
wname小波名称。

但是当我尝试以这种方式使用它时，八度说

我应该去哪里LO_D和HI_Dcoeffs？文档说，这些是“低通/高通分解 FIR 滤波器的系数”。

而且，假设我将根据我的数据计算 dwt，接下来我应该做什么来执行分解？

或者，您能否向我提供一些信息，如何对信号进行任何分解？

我如何在 java 中做与 matlab 中的 [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname') 相同的事情？

更具体地说，我需要图像或二维数值数组的“Daubechies 2”小波的小波变换系数。这可以很容易地在 matlab 中通过 [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'db2') 在单行中完成。但我也需要在java中完成。

提前致谢！:)

我正在通过使用对信号“price1”进行多级小波分解

price1 的大小为：

得到的小波分解的大小即l的长度为：

我是初学者，我认为大小应该是：

我无法理解为什么大小不是信号大小的一半？这是内部发生的某种填充吗？我希望大小是 [30; 30; 60; 120; 240]。我能做些什么来实现它？

谢谢你的帮助 ：）

我正在使用 MATLAB 中的神经网络训练信号的小波变换的输出。所以我决定使用3层db4滤波器进行小波变换。我使用了一个240元素数组，经过小波变换，我得到了一个数组l

现在，由于我必须训练我的神经网络，我必须将长度的小波变换重新采样36, 36, 65, 123为 240 个元素的数组。

所以我所做的是，我对信号进行了小波变换。我将每个小波变换重新采样为240点，然后将小波36, 36, 65, 123分别重新采样为点。我有一个错误20.2668。可以做些什么来减少错误？

我使用以下命令使用 MATLAB 重新采样：

现在，错误 err 报告为

我能做些什么来减少这个错误？请帮忙 ：）

重新采样和原始后的小波变换数据图为：

我正在寻找包含 Haar Wavelet 的 Python 连续小波变换的实现。

我想在此链接上重现 MathWorks 为 Matlab 提供的实验。

我尝试了 Pyscellania，但我得到了完全不同的系数。

除了 Pyscellania 之外，是否有 CWT 的 Python 实现包括 Haar Wavalet？

谁能清楚地解释为什么信号的时间是自变量而幅度是因变量？我参考了谷歌的一些结果，但我无法弄清楚。

我是 matlab 和信号处理的新手。我写了下面发布的代码。我无法理解的是，time soecification代码开头的部分。我不知道为什么在指定间隔或持续时间时需要采样，我认为指定如下内容就足够了：

为什么我需要像采样这样的东西来绘制静止信号。另一个问题是，这段代码给了我一个错误，告诉我paranthesis imbalance如何解决它。

代码