问1： 什么是频谱泄露？haar小波与DB小波的关系（DB几是haar小波）？滤波时什么是时间延迟？为什么滤波时越接近盒型越好？答： DB1是haar，因为理想的滤波器也做不到完全的砖墙效应，就是在边缘不会是完全竖直截断像墙一样一下衰减到0，总是快快的衰减但不可能是个直角拐弯，这样在DWT使用高频带通滤波器时，有的边缘的频率就可能被分到下一层去了，或是没有滤净，这些都是频谱泄露的表现。滤波时越接近
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2015-06-19 19:50:00
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文章目录傅里叶前言分类公式优缺点小波变换连续小波变换（CWT）离散小波变换（DWT）小波图像去噪小波阈值去噪实现代码： 小波变换由傅里叶变换发展而来，傅里叶变换对非平稳过程有局限性，所以提出了小波变换。先对傅里叶进行简单的梳理。 傅里叶傅里叶级数在时域是一个周期且连续的函数，而在频域是一个非周期离散的函数。傅里叶变换是将时域非周期的连续信号转换为一个在频域非周期的连续信号。前言其方法的通俗理解
连续小波变换CWT是一种冗余变换，CWT系数取决于所用的小波，所以理解起来稍微有些困难。为更好地理解CWT系数，本文从简单信号和简单小波开始分析。小波擅长检测信号的不连续性或奇异点，信号的突变点处具有较大的绝对值系数。首先设置一个移位脉冲信号，脉冲发生在第500点的位置。x = zeros(1000,1);
x(500) = 1;选择了一个简单信号，自然要选择一个简单小波，那自然是haar小波了在
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2023-12-09 13:33:18
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本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
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2023-11-01 20:48:42
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小波变换的基础知识傅里叶变换的局限性： 傅里叶变换提取信号的频谱需要利用信号的全部时域信息，只能看到信号整体的频谱构成，不能给出这些频率成分出现的时刻，也不能够反映信号频率成分随时间的变化过程；傅里叶变换的积分作用平滑了非平稳信号的突变成分。相比较，小波变换的优越性：小波变换不仅能给出信号的频率信息，而且能够说明这些频率成分发生的时刻。连续小波变换(CWT)连续小波变换（CWT）的基本原理是将小波
来自源的信号通常处于时域。例如正弦信号、生物医学信号等。任何时域信号都可以使用数学变换进行处理或变换到频域（谱域）。傅里叶变换是
原创
2024-01-08 15:01:43
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傅里叶变换->小波变化傅里叶变换FT基础知识（FOURIER TRANSFORM，简称FT）为什么傅里叶变换可以把一个信号从时域变换到频域?先给出公式，傅里叶变换的形式为：\(X(w)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(t) e^{-j w t} d t\)PS：傅里叶变换还存在系数，有的文章写的是 \(\frac{1}{2 \pi}\) ，有的文章写的是\(\sqrt\
d=-6;
h=6;
n=100;
[g1,x]=morlet(d,h,n);
subplot(2,2,1);
plot(x,g1,'-r','LineWidth',1.5);
xlabel('t')
title('Morlet 时域')
g2=fft(g1);
g3=abs(g2);
subplot(2,2,2);
plot(g3);
xlabel('f')
title('Morlet 频域')
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2023-07-01 18:20:15
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# 实现“小波 python”的流程
## 1. 确定需求
在教导小白实现“小波 python”之前，我们首先需要确定具体的需求是什么。根据题目中的描述，我们可以推断出，“小波 python”是指实现一个能够运行 python 代码的程序。
## 2. 设计
在确定了需求后，我们需要设计整个实现的流程。下面是实现“小波 python”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-02 04:36:05
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一、引言在信号处理领域，小波变换是一种极其重要的技术，它可以用于分析和处理信号的频率和时间特性。对于现代数字信号处理程序的开发来说，一维小波变换的处理算法成为了工程师和学者关注的焦点。在众多编程语言中，C语言因其性能高、执行效率好而得到了广泛应用。本篇博客将主要讨论如何基于C语言实现一维小波变换处理算法，并与MATLAB的算法处理结果进行对比。此外，还会介绍一份简洁的说明文档的编写方式，以帮助读者
# PyTorch与小波变换
在机器学习和信号处理领域，小波变换因其优秀的特征提取能力而受到广泛关注。PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，为实现小波变换提供了灵活的工具。本文将深入探讨小波变换的基本概念，并通过PyTorch实现小波变换的示例来帮助大家理解。
## 小波变换简介
小波变换是一种能够表示信号或图像的局部特征的数学工具，相比于傅里叶变换，小波变换能在时域和频域上同时提供
http://www.cipr.rpi.edu/~pearlman/
原创
2021-07-29 15:48:54
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1. 求小波变化系数时a b怎么取?小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首
原创
2022-07-31 00:14:13
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1.数据集介绍：试验台如图所示，试验台左侧有电动机，中间有扭矩收集器，右侧有动力测试仪，控制电子设备在图中没有显示。SKF6203轴承使用16通道数据采集卡采集轴承的振动数据，并在驱动端部分（DE）、风扇端部分（FE）、基座端安装传感器。该实验在轴承内圈、滚动体、外圈上采用电火花加工方式制造故障，故障缺陷直径尺寸为0.1778mm、0.3556mm、0.5334mm（不同损伤程度）。分别在负载0H
首先说一下傅里叶变化：这个比较简单的理解为用很多很多不同频率的函数（不同频率正弦函数/余弦函数）与原信号做乘法，最后求积分。我们应该知道，正弦函数/余弦函数整周期内的积分值为0，只有当两个频率相同的函数相乘时，其积分才有值。这样我们就能将信号拆成很多不同频率的单个信号，然后累加起来，构成了频谱图，其幅值代表了该频率的信号在原信号中占比多少。小波变换解决了傅里叶变化的不能在频谱图中保留时间信息的缺点
带通滤波参数b决定是普通滤波器还是带通滤波器小波变换前先进行卡尔曼平滑滤波小波变换的作用： [c,l] = wavedec(y(:,i),3,'db4');wavedec函数用于一维小波变换，对信号进行多层分解[c,l]=wavedec(x,N,’wname’,)，c表示各层分量，包括近似系数和细节系数，l表示各层分量长度，x表示原始信号，N分解的层数，wname小波基名称。这里对信号进
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2023-12-15 10:48:34
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使用MATLAB实现基于小波变换的信号去噪前言一、需要调用的子函数1、Gnoisegen函数2、levelandth1函数3、level函数4、snrr函数二、生成原始信号和加噪信号三、探讨小波基对去噪效果的影响四、探讨分解层数对去噪效果的影响五、改进阈值函数六、各阈值函数、阈值估计方法的去噪效果1、生成去噪效果图2、计算去噪后信噪比参考文献 前言本文中代码主要完成以下工作： 1、探讨小波基、分
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2023-10-15 17:06:50
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具体讲解见：这俩是我觉得讲的最清晰的，入门最容易懂的，我想要的是小波变换后的4个信息图，具体代码如下：import numpy as np
import pywt
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def haar_img():
img_u8 = cv2.imread("./data/mini-MedPath/images
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2023-06-12 23:30:24
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小波包变换的优势：（大部分书上 网上都有，我就简单摘了点过来） 由于正交小波变换只对信号的低频部分做进一步分解，而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解，所以小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号，但它不能很好地分解和表示包含大量细节信息（细小边缘或纹理）的信号，如非平稳机械振动信号、遥感图象、地震信号和生物医学信号等。与之不同的是，小波包变换可以对高频部分提供更精细的
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2023-07-31 22:02:00
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