W matematyce ciągła transformacja falkowa (CWT) jest formalną (i.mi., narzędzie nie-numeryczne), które zapewnia nadmierną reprezentację sygnału, umożliwiając tłumaczenie i skalę parametru falek zmienia się w sposób ciągły.
- Jaka jest różnica między ciągłą i dyskretną transformacją falkową?
- Jak wykonujesz ciągłą transformację falkową w MATLAB?
- Co to jest transformacja falkowa i jej typy?
- Co to jest transformacja falkowa w EEG?
Jaka jest różnica między ciągłą i dyskretną transformacją falkową?
Podsumowując: CWT i dyskretne transformacje falkowe różnią się tym, jak dyskretyzują parametr skali. CWT zwykle wykorzystuje łuski wykładnicze z podstawą mniejszą niż 2, na przykład 21/12 . Dyskretna transformacja falkowa zawsze wykorzystuje łuski wykładnicze z podstawą równą 2.
Jak wykonujesz ciągłą transformację falkową w MATLAB?
wt = cwt (x, wname) używa falki analitycznej określonej przez WName do obliczenia CWT. [wt, f] = cwt (___, fs) określa częstotliwość próbkowania, FS, w Hertz i zwraca konwersje skal-częstotliwość F w Hertz. Jeśli nie określasz częstotliwości próbkowania, CWT zwraca F w cyklach na próbkę.
Co to jest transformacja falkowa i jej typy?
Transformacje falkowe można podzielić na dwie szerokie klasy: ciągła transformacja falkowa (CWT) i dyskretna transformacja falkowa (DWT). Ciągła transformacja falkowa to transformacja częstotliwości czasowej, która jest idealna do analizy sygnałów niestacjonarnych.
Co to jest transformacja falkowa w EEG?
Transforma falkowa wykorzystuje zmienny rozmiar systemu Windows z funkcją falkową. Analiza falkowa jest zwykle stosowana na dwa sposoby, ciągła transformacja falkowa (CWT) i dyskretna transformacja falkowa (DWT). CWT używa funkcji falkowej ψ (t) i wytwarza skalogram, podobny do spektrogramu do analizy częstotliwości czasu.