引用：https://www.zhihu.com/question/19725983 1. 應用范圍 高維數據因為其計算代價昂貴（緯度高計算必然昂貴）和建立索引結構的困難（空間索引結構往往面臨着“維度災”），因此有對其進行數據壓縮的需求，即對高維數據進行降維，傅里葉變換和小波變換都可以 ...

【DWT筆記】傅里葉變換與小波變換 一、前言 我們經常接觸到的信號，正弦信號，余弦信號，甚至是復雜的心電圖、腦電圖、地震波信號都是時域上的信號，我們也成為原始信號，但是通常情況下，我們在原始信號中得到的信息是有限的，所以為了獲得更多的信息，我們就需要對原始信號進行數學變換 ...

牢騷就不繼續發揮了。在這個系列文章里，我希望能簡單介紹一下小波變換，它和傅立葉變換的比較，以及它在移動平台做motion detection的應用。如果不做特殊說明，均以離散小波為例子。考慮到我以前看中文資料的痛苦程度，我會盡量用簡單，但是直觀的方式去介紹。有些必要的公式是不能少的，但我盡量少用 ...

傅里葉變換，Gabor變換，時頻分析，小波變換等。短時傅里葉變換只能在一個分辨率上進行，對很多應用來說不夠精 ...

發現一個現象，之前的坑，就算之前繞過去了，可是后來該跳的還是要跳進去的.... 也許這就是命運吧... 回歸正題： 首先，信號的分析方法有兩種，即時域分析和頻域分析方法。在模擬領域，信號一般用連續變量時間的函數表示。 在頻率域，則用信號的傅里葉變換或拉普拉斯變換表示。在時域 ...

對於信號的處理，經常可以用到如下幾種方法，比如傅里葉變換、小波變換、經驗模式分解（Empirical Mode Decomposition）、變分模式分解（Variational Mode Decomposition）和Hilbert-Huang變換（Hilbert-Huang Transform ...

　　前一段時間項目需要學習了短時傅里葉變換，今天我來總結一下現階段對短時傅里葉變換的理解。 　　短時傅里葉變換是最常用的一種時頻分析方法，它通過時間窗內的一段信號來表示某一時刻的信號特征。在短時傅里葉變換過程中，窗的長度決定頻譜圖的時間分辨率和頻率分辨率，窗長越長，截取的信號越長，信號越長 ...

書接上回：稀疏傅里葉變換原理說明（一） 三、流程中各部分詳解 3.3 降采樣FFT 降采樣指的是頻域降采樣，當然這一步也是在時域上進行操作的。先看公式： $$y_{i}=\sum_{j=0}^{\frac{N}{B}-1}x_{i+Bj}$$ 上述操作等價於 $$\hat{y ...