您的尺度图的母小波应该具有与您想要检测的通常峰值形状相似的形状（我想您使用它来检测信号的峰值）。但是，我想问你，你想用小波做什么？对于你的问题，我可以给你一个更具体的答案。

不幸的是，它适用于 2D 信号（图像分析），但我相信他的结论也适用于 1D 信号。JF Kirby，“哪个小波最能再现傅立叶功率谱？”，Computers & Geosciences 31 (2005) 846–864

基本上，他的结论是使用 Fan 小波，这是 Morlet 小波的 2D 旋转版本。在 1D 中，我建议使用复杂的 Morlet。它是实数和复数部分的混合，可以很好地与傅里叶功率谱相似。

在更精确的情况下，它应该是什么样子，从 Kirby (2005) 转换为一维： 其中是您正在查看的比例，而是一个常数，选择用于提供最佳“比例采样”与“频率采样”。我没有包括归一化常数，因为在每种计算情况下，最好将最终小波除以其最大值，然后减去它的平均值。它给出了几乎相同的结果，但头痛更少。

基本上，复 Morlet 小波是由高斯核 ( )。我怀疑您可能仅使用实部（使用）获得良好的功率谱，但您会丢失相位信息。$exp(-i k_0 x/\lambda)$$exp(-x^2/2)$$cos(x) \cdot exp(-x^2/2)$

尝试比较从傅立叶变换、复数 Morlet 和真实 Morlet 获得的频谱。注意在许多 FFT 算法中发现的不良/非标准归一化。

离散的 Meyer 是我的最终选择。它提供了相对干净的子带分离。