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平面波にガウス ウィンドウを乗算したものと、スケーリング パラメータ s によって記述される morlet ウェーブレットがあります。つまり、python 言語では次のようになります。

import numpy
f = 10
omega = 2*numpy.pi*f
x = numpy.linspace(-5,5,num=1000)
wavelet = numpy.exp(numpy.complex(0,1)*omega*x/s) * numpy.exp(-1.0*(x/s)**2/2.0)

通常、ウェーブレットのスケーリング パラメーター (「レベル」とも呼ばれる) を 2 倍にすると、帯域幅が半分になります。上記のウェーブレットの FFT をさまざまなスケール 、s = 2**ii=1、2、3 でプロットすると、幅は後続の i に対して半分になりません。

morlet ウェーブレットの何が問題になっていますか?

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あなたが提供した上記のコードは、(私には) Morlet ウェーブレットを適切に構築しているようには見えません。ペーパーA Practical Guide to Wavelet Analysisは、ウェーブレット変換の構築に関する優れたガイドを提供し、ウェーブレット スケールを変化させる効果について説明する必要があります。

実装によっては、ウェーブレット スケールを変更しても、ウェーブレットの作成に使用される FFT のスケールが更新/変更されないことに注意してください。通常、FFT が構築されてから、離散ウェーブレット変換の構築に使用されます。したがって、ウェーブレット スケールを変更しても、基礎となる FFT には影響しません。

これが役立つことを願っています。

于 2013-04-15T09:43:36.817 に答える