整理下时频分析变换的方法，遇见好的文章就记录下来了，本篇博客参考知乎https://www.zhihu.com/topic/19621077/top-answers上的一个回答，自己手敲一遍，增强记忆 首先说明这里是连续小波变换，不会涉及离散小波变换，不涉及尺度函数。 对于一个morlet ...

如果让你说说连续小波变换最大的特点是什么？多分辨分析肯定是标准答案。所谓多分辨分析即是指小波在不同频率段会有不同的分辨率。具体表现形式，我们回到前一篇文章的第一个图， 图一 对应的信号为 低频时（频率为4），对应彩色条纹更细，意味着更高的频率分辨率，而条纹区间大概落在 ...

【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 ...

【DWT笔记】基于小波变换的降噪技术 一、前言 在现实生活和工作中，噪声无处不在，在许多领域中，如天文、医学图像和计算机视觉方面收集到的数据常常是含有噪声的。噪声可能来自获取数据的过程，也可能来自环境影响。由于种种原因,总会存在噪声，噪声的存在往往会掩盖信号本身所要表现 ...

1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下： 其中，H(n)、G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列。 从Mallat算法的分解原理可知， ...

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 ...