Howtosignalprocessing
Dalam matematika, transformasi wavelet kontinu (CWT) adalah formal (i.e., Non-numerik) Alat yang memberikan representasi sinyal yang terlalu lengkap dengan membiarkan parameter terjemahan dan skala wavelet bervariasi terus menerus.
- Apa perbedaan antara transformasi wavelet kontinu dan diskrit?
- Bagaimana Anda melakukan transformasi wavelet kontinu di matlab?
- Apa itu transformasi wavelet dan jenisnya?
- Apa itu transformasi wavelet di EEG?
Apa perbedaan antara transformasi wavelet kontinu dan diskrit?
Untuk meringkas: CWT dan wavelet diskrit berubah berbeda dalam cara mereka mendiskritisasi parameter skala. CWT biasanya menggunakan skala eksponensial dengan dasar yang lebih kecil dari 2, misalnya 21/12 . Transformasi wavelet diskrit selalu menggunakan skala eksponensial dengan basis sama dengan 2.
Bagaimana Anda melakukan transformasi wavelet kontinu di matlab?
wt = cwt (x, wname) menggunakan wavelet analitik yang ditentukan oleh wname untuk menghitung CWT. [wt, f] = cwt (___, fs) Menentukan frekuensi pengambilan sampel, fs, di hertz, dan mengembalikan konversi skala-ke-frekuensi f di hertz. Jika Anda tidak menentukan frekuensi pengambilan sampel, CWT mengembalikan F dalam siklus per sampel.
Apa itu transformasi wavelet dan jenisnya?
Transformasi wavelet dapat diklasifikasikan menjadi dua kelas luas: transformasi wavelet kontinu (CWT) dan transformasi wavelet diskrit (DWT). Transformasi wavelet kontinu adalah transformasi frekuensi waktu, yang ideal untuk analisis sinyal non-stasioner.
Apa itu transformasi wavelet di EEG?
Transformasi wavelet menggunakan ukuran variabel windows dengan fungsi wavelet. Analisis wavelet biasanya diterapkan dalam dua cara, transformasi wavelet kontinu (CWT) dan transformasi wavelet diskrit (DWT). CWT menggunakan fungsi wavelet ψ (t) dan menghasilkan skalogram, mirip dengan spektrogram untuk analisis frekuensi waktu.
