我仍处于了解这些不同转变的第一阶段。但是在了解它们时我想到的一件事就是上面的问题。我了解到,FT
它只能检测信号中的频率,而不能让我们了解这些频率何时发生。因此,WT
来到这里是一个很好的解决方案。但是,WT 在检测频率方面是否比 FT 做得更好,还是时间问题是唯一的改进?
如果我只对知道频率感兴趣而不对它们何时发生感兴趣,那么小波变换是否比 FT 更好?
信息处理
fft
小波
2022-02-06 15:03:24
1个回答
由于它们看起来比傅立叶变换更流行,因此有些人倾向于在不属于它们的上下文中过度使用小波,或者至少没有做得更好。
对于“了解频率”,傅立叶变换是首先使用的正确工具:很容易错误地选择小波变换(包括其形状和采样),这会给您带来难以解释的结果,甚至是错误的信息。更具体地说,在快速正交变换(DWT 和 FFT)中,由于对二进小波的限制,小波不太可能比傅里叶有更好的结果(因为移位方差、混叠和形状不良的 FIR 小波)。
WT 在检测频率方面比 FT 做得更好吗
这实际上取决于您对检测的期望以及信号的性质,而且通常需要的不仅仅是转换。但是,如果傅立叶显示不够充分,或者并行解决 statonnarity 等问题,我建议使用小波或时频工具,但不要代替。
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