Частотно-временной анализ
Можно использовать непрерывный вейвлет преобразовывает (CWT), чтобы анализировать, как содержимое частоты сигнала изменяется в зависимости от времени. Можно выполнить адаптивный частотно-временной анализ с помощью неустановившихся систем координат Габора с постоянным-Q преобразованием (CQT). Для двух сигналов когерентность вейвлета показывает общие изменяющиеся во времени шаблоны. Можно выполнить адаптивный данными частотно-временной анализ нелинейных и неустановившихся процессов. Для изображений непрерывный анализ вейвлета показывает, как содержимое частоты изображения варьируется через изображение и помогает показать шаблоны в шумном изображении. Чтобы получить более резкое разрешение и извлечение колеблющиеся режимы от сигнала, можно использовать вейвлет synchrosqueezing.
Используйте Wavelet Toolbox™, чтобы выполнить частотно-временной анализ сигналов и изображений. С CQT можно дифференцированно произвести пропускную способность, с помощью большего количества выборок частоты в более широких компонентах полосы и меньшего количества выборок частоты для узкополосных компонентов. Можно использовать CWT, чтобы получить когерентность вейвлета между двумя сигналами. Можно разложить нелинейный или неустановившийся процесс на его внутренние режимы колебания. Можно также восстановить локализованные приближения частоты времени к сигналам. Можно создать набор фильтров CWT с определенной частотой или областями значений периода, и эффективно применить набор фильтров к нескольким сигналам. Можно визуализировать вейвлеты вовремя и частоту.
- Непрерывный вейвлет преобразовывает
1D и 2D CWT, обратный 1D CWT, 1D набор фильтров CWT, перекрестный спектр вейвлета и когерентность
- Постоянная-Q, адаптивная данными, и квадратичная частота времени преобразовывает
1D CQT, 1D Обратный CQT, Эмпирическое разложение моды, преобразование Гильберта-Хуанга, распределение Wigner-Ville
