私が正しければ、ウェーブレット パケット分解 (WPT) は信号をさまざまなフィルター バンクに分割します。多くのバンドパスフィルターを使用して同じことを行うことができます。
私の目的は、1 ～ 200、200 ～ 400、400 ～ 600 などのさまざまな周波数帯域で大きなサンプリング レート ((2000 Hz)) を持つ信号のエネルギー コンテンツを見つけることです。
バンドパス フィルターの WPT を使用する利点と欠点は何ですか?
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wpt（または実際にはdwt）を使用すると、wptツリーの最後のレベル（葉）で再構築されたすべての信号を合計すると、数学プロセッサの有限語長を除いて元の信号が正確に得られることを保証する直交ミラーフィルターがあります近似。アルゴリズムはかなり高速です。
さらに、信号が非定常である場合、時間-周波数のローカリゼーションを得ることができますが、これはツリーを下る (反転) につれて大幅に減少します。
もう 1 つの側面は、幸運にも信号の非定常成分とよく相関するウェーブレットを取得できた場合、変換によってこの成分がより効率的にマッピングされることです。
アプリケーションの場合、最初に、サンプリング周波数から目的の周波数間隔に移動するために、wpt ツリーでいくつのレベルを下る必要があるかを確認します。 feq の制限が正確であるほど、バンドを取得するためにノードに参加する必要がある場合があります。
于 2014-06-23T22:01:23.133 に答える