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原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190467 小波合成 如果满足式3.18所示的条件，则CWT为可逆变换。幸运的是，这并不是一个非常 阅读全文
posted @ 2019-11-16 16:10
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原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190451 CWT应用举例 下面给出的所有例子均为现实生活中的非平稳信号。这些信号都来自包括正常人 阅读全文
posted @ 2019-11-16 15:55
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原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190443 小波变换的数学基础（二） 内积，正交和正交归一化 如果两个向量v和w的内积为0，则说它 阅读全文
posted @ 2019-11-16 15:52
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小波变换的数学基础(一) 这一节将会描述小波分析理论的主要概念，这些概念也可以被看成是大部分信号分析方法的准则。傅立叶定义的傅立叶变换是用一些基础函数来分析和重构一个函数。向量空间中的每一个向量都是向量基的线性组合，如把一些常数和向量相乘，然后计算点积。对信号的分析就包括估计这些常数（变换系数，傅立 阅读全文
posted @ 2019-11-16 11:00
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下面我们会更进一步的分析小波变换的分辨率特征。还记得，正是由于分辨率的问题，才使得我们短时傅立叶变换转到小波变换上。 图3.9经常被用来解释怎样诠释时间和频率分辨率。图3.9中的每个方块都反映了在时频平面内的小波变换结果。所有的方块都有特定的非零区域，这说明在时频平面内，不能知道某个特定点对应的值。 阅读全文
posted @ 2019-11-16 09:33
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