引用：https://www.zhihu.com/question/19725983 1. 应用范围 高维数据因为其计算代价昂贵（纬度高计算必然昂贵）和建立索引结构的困难（空间索引结构往往面临着“维度灾”），因此有对其进行数据压缩的需求，即对高维数据进行降维，傅里叶变换和小波变换都可以 ...

【DWT笔记】傅里叶变换与小波变换 一、前言 我们经常接触到的信号，正弦信号，余弦信号，甚至是复杂的心电图、脑电图、地震波信号都是时域上的信号，我们也成为原始信号，但是通常情况下，我们在原始信号中得到的信息是有限的，所以为了获得更多的信息，我们就需要对原始信号进行数学变换 ...

牢骚就不继续发挥了。在这个系列文章里，我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用 ...

傅里叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。短时傅里叶变换只能在一个分辨率上进行，对很多应用来说不够精 ...

发现一个现象，之前的坑，就算之前绕过去了，可是后来该跳的还是要跳进去的.... 也许这就是命运吧... 回归正题： 首先，信号的分析方法有两种，即时域分析和频域分析方法。在模拟领域，信号一般用连续变量时间的函数表示。 在频率域，则用信号的傅里叶变换或拉普拉斯变换表示。在时域 ...

对于信号的处理，经常可以用到如下几种方法，比如傅里叶变换、小波变换、经验模式分解（Empirical Mode Decomposition）、变分模式分解（Variational Mode Decomposition）和Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transform ...

　　前一段时间项目需要学习了短时傅里叶变换，今天我来总结一下现阶段对短时傅里叶变换的理解。 　　短时傅里叶变换是最常用的一种时频分析方法，它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特征。在短时傅里叶变换过程中，窗的长度决定频谱图的时间分辨率和频率分辨率，窗长越长，截取的信号越长，信号越长 ...

书接上回：稀疏傅里叶变换原理说明（一） 三、流程中各部分详解 3.3 降采样FFT 降采样指的是频域降采样，当然这一步也是在时域上进行操作的。先看公式： $$y_{i}=\sum_{j=0}^{\frac{N}{B}-1}x_{i+Bj}$$ 上述操作等价于 $$\hat{y ...