Можно использовать непрерывное вейвлет-преобразование (CWT) для анализа изменения частотного содержания сигнала во времени. Можно выполнить адаптивный частотно-временной анализ с использованием нестационарных кадров Габора с преобразованием константы-Q (CQT). Для двух сигналов вейвлет-когерентность выявляет общие изменяющиеся во времени закономерности. Можно выполнить адаптивный к данным частотно-временной анализ нелинейных и нестационарных процессов. Для изображений непрерывный вейвлет-анализ показывает, как частотное содержание изображения изменяется по изображению и помогает выявить узоры в шумном изображении. Для получения более резкого разрешения и извлечения колебательных режимов из сигнала можно использовать импульсную синхронизацию.
Используйте Wavelet Toolbox™ для выполнения частотно-временного анализа сигналов и изображений. С помощью CQT можно осуществлять дифференциальную выборку полосы пропускания, используя больше отсчетов частоты для более широких компонентов диапазона и меньше отсчетов частоты для узкополосных компонентов. Для получения вейвлет-когерентности между двумя сигналами можно использовать CWT. Нелинейный или нестационарный процесс можно разложить на собственные режимы колебаний. Можно также реконструировать локализованные по времени и частоте приближения к сигналам. Можно создать банк фильтров CWT с определенной частотой или периодическими диапазонами и эффективно применить этот банк фильтров к нескольким сигналам. Можно визуализировать вейвлеты во времени и частоте.
