STFT dengan panjang jendela yang bervariasi (seperti transformasi wavelet kontinu)

1. Apa perbedaan antara STFT dan Transformasi Wavelet?
2. Apa keuntungan utama analisis wavelet dibandingkan STFT?
3. Apa yang dilakukan oleh transformasi wavelet kontinu?
4. Bagaimana panjang jendela mempengaruhi spektrogram?

Apa perbedaan antara STFT dan Transformasi Wavelet?

Berbeda dengan STFT standar yang menggunakan ukuran jendela tunggal, transformasi wavelet (WT) menggunakan jendela pendek pada frekuensi tinggi dan jendela panjang pada frekuensi rendah [21]. Wavelet bergantung pada penggunaan fungsi wavelet ibu yang dapat ditingkatkan dan digeser, untuk berkorelasi dengan anomali atau peristiwa sinyal.

Apa keuntungan utama analisis wavelet dibandingkan STFT?

Analisis wavelet mengatasi kerugian STFT karena CWT menggunakan teknik windowing dengan daerah berukuran variabel. Analisis wavelet memungkinkan penggunaan interval waktu yang lama di mana kami menginginkan informasi frekuensi rendah yang lebih tepat, dan daerah yang lebih pendek di mana kami menginginkan informasi frekuensi tinggi.

Apa yang dilakukan oleh transformasi wavelet kontinu?

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.

Bagaimana panjang jendela mempengaruhi spektrogram?

Namun, karena spektrogram memiliki ukuran jendela perbaikan, ada dilema resolusi, di mana jendela yang terlalu sempit akan menghasilkan resolusi frekuensi yang buruk, dan jendela yang terlalu lebar akan menyebabkan resolusi waktu yang buruk.