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Matlab短时傅里叶变换和小波变换的时频分析

一段时间没写公众号，今天正好有个朋友发了一段语音，可以用来做信号分析，故分享一下MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析 简介 本文主要给定一小段音频，通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。...小波变换 首先，在matlab中，小波变换的分析函数为cwt，其使用情况如下： 功能：实现一维连续小波变换的函数。...COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE') 计算并画出连续小波变换的系数，并使用PLOTMODE对图形着色。...中的语法 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'absglb') COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE', XLIM) 能够计算并画出连续小波变换的系数...(scals,wavename,1/Fs); % 将尺度转换为频率 频率在0-500Hz取1024 coefs = cwt(Au(totalscal,1),scals,wavename); % 求连续小波系数

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    好文速递：基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测

    using wavelet transform and successive multi-scale spatial attention for cloud detection 基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测...此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。...亮点: 使用 Haar 小波可以提取更多云的纹理特征。 从原始图像中收集足够的位置信息。 我们先使用暗通道来辅助网络学习云特征。 我们设计了连续多尺度空间模块来加强有用的信息。...方法: （a） 为了建立一个编码器-解码器网络，我们基于Haar小波设计了Up块和Down块，本文将其称为UD-Net。我们将小波变换与深度学习神经网络相结合。...暗通道先验可以清楚地区分云的像素和土地覆盖类型。因此，我们使用暗通道先验来辅助网络学习云的特征。我们先对多尺度暗通道的特征图执行关注模块，并强调有用信息，并在编码器路径中抑制特征图的无用信息。

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    小波变换和小波阈值法去噪

    小波变换 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法...小波变换常见的形式有连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)等。连续小波变换是在尺度基础上连续变换的，做信号的小波分析得到的是幅值，a时间的三维图，对应的a值所截得的曲线即为该尺度的小波图形。...连续小波变换是在尺度基础上连续变换的，做信号的小波分析得到的是幅值，a时间的三维图，对应的a值所截得的曲线即为该尺度的小波图形。而集散小波变换常用的是二进小波变换。...为什么要使用阈值：由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性...由于小波基函数在处理信号时各有特点，且没有任何一种小波基函数可以对所有类型信号都取得最优的去噪效果。一般来讲，db小波系和sym小波系在语音去噪中是经常会被用到的两族小波基。

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    《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

    简单函数变换 4.3.2、规范化 4.3.3、连续属性离散化 4.3.4、属性构造 4.3.5、小波变换 4.4、数据规约 4.4.1、属性规约 4.4.2、数值规约 4.5、Python主要数据预处理函数...小波变换具有多分辨率的特点，在 时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，通过伸缩和平移等运算过程对信号进行多尺度 聚焦分析，提供了一种非平稳信号的时频分析手段，可以由粗及细地逐步观察信号，从中提取有用信息...(1)基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、 基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取...表4-5基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法 方法描述 基于小波变换的多尺度空间 能量分布特征提取方法 各尺度空间内的平滑信号和细节信号能提供原始信号的时频局域信息，特别 是能提供不同频段上信号的构成信息...把不同分解尺度上信号的能量求解出来， 就可以将这些能量尺度顺序排列，形成特征向量供识别用 基于小波变换的多尺度空间 的模极大值特征提取方法 利用小波变换的信号局域化分析能力，求解小波变换的模极大值特性来检测

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    脑电信号分析

    小波变换 工程中能够通过Fourier 变换将传感器采集的数据转化到频域，进而获取隐含的数据价值。该方法广泛应用于信号滤波、图像增强以及音视频处理等领域。...调研发现，脑电信号一般采用小波分析来提取信号特征，具体的数学原理为：假定 s ( t ) 是一个变量为时间 t 的连续函数，那么他的小波变换就可以表达为： Ws(a,b)={{\left| a \right...图片 小波变换中主要的参数主要包含小波类型和分解层数两种。...调研相关资料发现，小波函数主要有 Haar 小波、Morlet 小波、Daubechies（DB）小波等，使用过程中需要依据应用场景进行动态调整。...小波包变换及参数选取 当我们采用小波变换时，我们很难求取Alpha波的能量（频率范围为9-14Hz），我们只能采用D5（8-16Hz）来近似替代，该方法具有一定的误差。

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    重磅！信号分析新方法fCWT处理速度提高100倍，可应用于脑机接口,Nature子刊

    本文介绍了一种开源算法来计算快速连续小波变换(fCWT)。fCWT 的并行环境将与尺度无关和与尺度相关的操作分开，同时利用利用下采样小波的优化快速傅里叶变换。...时频分析对社会的影响 小波变换与连续小波变换的比较。利用小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)对声纳设备的时变脉冲信号在0 ~ 60 kHz范围内进行分析。...DWT使用粗糙的时频离散化来提高速度。相比之下，CWT使用耗时且近乎连续的时间和频率尺度离散化来提高分辨率。...Full fCWT和3.0%CWT分别在650和20个尺度上使用Morlet小波(σ = 20)对信号进行分析，在指数空间中均匀间隔。...STFT使用500 ms的Blackman窗口和400 ms的重叠，DWT使用11级的15阶Daubechie小波分解。光谱被归一化为[0,1]，除了少数光谱被放大以增强可见性。

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    Nature子刊 | 可应用于脑机接口的信号处理方法速度提高100倍

    本文介绍了一种开源算法来计算快速连续小波变换(fCWT)。fCWT 的并行环境将与尺度无关和与尺度相关的操作分开，同时利用利用下采样小波的优化快速傅里叶变换。...时频分析对社会的影响 小波变换与连续小波变换的比较。利用小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)对声纳设备的时变脉冲信号在0 ~ 60 kHz范围内进行分析。...DWT使用粗糙的时频离散化来提高速度。相比之下，CWT使用耗时且近乎连续的时间和频率尺度离散化来提高分辨率。...Full fCWT和3.0%CWT分别在650和20个尺度上使用Morlet小波(σ = 20)对信号进行分析，在指数空间中均匀间隔。...STFT使用500 ms的Blackman窗口和400 ms的重叠，DWT使用11级的15阶Daubechie小波分解。光谱被归一化为[0,1]，除了少数光谱被放大以增强可见性。

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    特征变换（3）小波变换

    笔记-印象笔记->小波变换篇 存在着大量的小波变换，每个适合不同的应用。...完整的列表参看小波相关的变换列表，常见的如下： 连续小波变换（CWT） 离散小波变换（DWT） 快速小波转换（FWT） 小波包分解（Wavelet packet decomposition） （WPD）...离散小波 Beylkin（18） Coiflet（6, 12, 18, 24, 30） 多贝西小波（Daubechies小波） （2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20...） Cohen-Daubechies-Feauveau小波，有时称为“多贝西”9/7 (Daubechies 9/7)或CDF9/7 哈尔小波转换 Vaidyanathan滤波器（24） Symmlet...复小波变换 连续小波 墨西哥帽小波 厄尔米特小波 厄尔米特帽小波 复墨西哥帽小波 Morlet小波 修正Morlet小波 Addison小波 希尔伯特-厄尔米特小波 小波变换matlab 工具箱应用

    1.5K20

    机器学习系列--数据预处理

    属性的元数据包括名称、含义、数据类型和属性的允许取值范围，以及处理空白、零或NULL值得空值规则。这样元数据可以帮助避免模式集成的错误。元数据可以用来帮助变换数据。...方法包括：小波变换和主成分分析，它们把原始数据变换或投影到较小的空间。属性子集选择是一种维归约方法，其中不相关、弱相关或冗余的属性或维被检测和删除。...小波变换 作用：小波变换后的数据可以截短，仅存放一小部分最强的小波系数，就能保留近似压缩数据。...小波变换有许多实际应用，包括指纹图像压缩，计算机视觉、时间序列数据分析和数据清理和数据立方体多维数据。...小波变换相比，PCA能够更好处理稀疏数据，小波变换更适合处理高维数据。 属性子集选择 通过删除不相关或冗余的属性（或维）减少数据量。

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    有趣的交互式傅里叶变换网站

    当播放这个波形时，你会发现使用的正弦波少时，声音听起来更低沉一些。这是因为我们把高频率的成分去掉了。 这一过程可以用来处理任何有周期的波。试一试，画一个你喜欢的波形吧。...当我们对2D波进行傅里叶变换时，“复杂的”部分被忽略了，所以我们最终也只能得到正弦波。 但是我们可以使用3D正弦波来制作看起来很有趣的东西，就像这个： 3D正弦波绘制Yeah 这里发生了什么事情呢？...所以目前，我们只是制作了些炫酷的小GIF。 FOURIERTRANSFORMS 然而，还有另一种类型的视觉数据使用傅里叶变换。...我们需要这样的一种“正弦波”：无论我们有什么样的图像，我们都可以添加一堆这些正弦波来回到原始图像。 要做到这一点，我们使用的每个正弦波也将是一个个小图像。...如果你对它的数学原理很感兴趣，可以用以下这些问题来帮助你研究： 你如何在数学上表示傅里叶变换？ 连续时间傅立叶变换和离散时间傅立叶变换之间有什么区别？ 你如何计算傅里叶变换？

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    浅谈小波分析

    小波的发展历史与驱动 傅里叶变换 短时傅里叶变换 小波变换 傅里叶变换 小波变换 三种变换的对比 小波变换 离散小波变换 连续小波变换 小波的多分辨率阐述 信号空间 尺度函数 多分辨率分析 多分辨率流程...本文首先介绍了从傅里叶变换到小波变换的发展史，然后着重强调了小波变换的两种作用——时频分析和多分辨率分析，最后讲了一下吉布斯效应等相关知识。...小波变换 小波变换的原理类似傅里叶变换，只是把三角函数基换成了小波基。 与傅里叶变换不同，小波变换有两个变量：scale和translation。...,k} \psi_{j,k}( t ) \\ f(t)&=\sum_{j,k} \left \psi_{j,k}( t ) \end{split} 连续小波变换...以上说的是傅里叶变换，小波变换也是一样的，只不过它使用的基底函数不是三角函数，而是所谓的小波函数，所谓“小波函数”是一族函数，需要满足1.均值为0；2.在时域和频域都局部化（不是蔓延整个坐标轴的），满足这两条的函数就是小波函数

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    python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解「建议收藏」

    , cV2, cD2)， (cH1, cV1, cD1)] 单单这么看可能不太好懂，所以来个实例，我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换，并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数...return datamatrix pathX = '11.xlsx' # 数据路径 x = excel2matrix(pathX) # 我的灰度图数据 w = 'sym4' # 小波基类型...l = 3 # 小波变换层次 coeffs = pywt.wavedec2(x,w,l) [cl, (cH3, cV3, cD3), (cH2, cV2, cD2), (cH1, cV1,...设置在控制台运行，显示代码涉及到的变量值（类似matlab的工作空间） 使用 wavedec2 函数时注意输入参数的匹配，尽量用名称指定，不要用参数位置匹配，如果用参数位置匹配，一定要检查是否每个参数都匹配正确...不然可能会出现我这篇文章里面的错误 ValueError: too many values to unpack (expected 4)错误，小波变换函数 wavedec2 使用时提示的 数据集链接

    1.7K20

    matlab wavedec2 函数,python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解

    python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解 python小波变换 wavedec2函数 各个返回值详解 网上找了好多文章都没有提到这个东西，没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思...)， (cH1, cV1, cD1)] 单单这么看可能不太好懂，所以来个实例，我的目的是把11.xlsx 里面的灰度图像进行3层的小波变换，并要提取变换后的低频分量的系数和高频分量的系数 import...:] = rows return datamatrix pathX = ’11.xlsx’ # 数据路径 x = excel2matrix(pathX) # 我的灰度图数据 w = ‘sym4’ # 小波基类型...，显示代码涉及到的变量值(类似matlab的工作空间) 使用 wavedec2 函数时注意输入参数的匹配，尽量用名称指定，不要用参数位置匹配，如果用参数位置匹配，一定要检查是否每个参数都匹配正确。...不然可能会出现我这篇文章里面的错误 ValueError: too many values to unpack (expected 4)错误，小波变换函数 wavedec2 使用时提示的 链接：https

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    数据平滑9大妙招

    小波变换的主要特点包括：多尺度分析：小波变换能够在不同尺度上分解信号，因此可以检测信号中的局部特征，从高频细节到低频整体。...时频局部性：与傅立叶变换不同，小波变换具有时频局部性，可以在时间和频率上同时分析信号。这使得它在分析非平稳信号和非线性信号时非常有用。...数据压缩：小波变换可以用于数据压缩，通过保留主要的小波系数，可以减小数据的存储空间和传输带宽。特征提取：小波变换可以用于从信号中提取特征，用于模式识别、分类和检测任务。...小波变换有两种主要类型：连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）。...连续小波变换（CWT）是一种在不同尺度上滑动小波函数，对信号进行连续分解的方法。CWT的主要特点是它提供了连续的尺度信息，但计算成本较高。

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    部分图像压缩技术的优缺点以及应用

    使用小波系数编码的图像压缩 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Creusere (1997) EZW算法 EZW算法对小波系数进行量化并分别编码 需要少量的额外内存 较高的计算复杂度 多媒体应用...) 预测嵌入式零树小波编码器 零树是PEZW的基本编码单元 高效的编码方式和多种功能 功耗 网络和多媒体图像应用 有效但PEZW具有较低的复杂度 Chen et al. (2009) 基于小波的卫星图像压缩方案...计算量大 数字图像的传输 1.0 bpp 和 PSNR = 0.45 db Wu and Hsu (2000) 图像压缩中的离散小波变换 (DWT) 具有不同决策级别的熵函数的全局极大值 保持良好的图像保真度与高压缩比...- 多分辨率的应用程序 - Cotronei et al. (2000) 多小波变换编码 基于逐次逼近量化的嵌入式编码方案 图像数据的快速传输 - - 压缩比是 lena 图像128:1 Nadenau...与之前的算法相比，该算法的压缩改进率为17.6% Wu and Tan (2000) 基于区域增长的三维无损图像压缩 由于利用冗余，具有更好的性能 当应用于相同的片数时，性能与2D SLIC算法相同

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    《信号与系统》很难？也许你应该看看这篇文章

    )，为了更广泛的使用"域"变换的思想来表示一种"广义"的频率信息，我们就发明出了拉普拉斯变换，它的连续形式对应F变换，离散形式就成了Z变换。...再说一个高级话题: 小波。 在实际的工程应用中，前面所说的这些变换大部分都已经被小波变换代替了。 什么是小波？...，因此傅立叶变换的"波"因子，就可以不使用三角函数，而是使用一系列从某些基本函数构造出来的函数族，只要这个基本函数符合那些收敛和正交的条件就可以了。...说的远一点，如果是取数字信号的小波变换，那么基础小波要保证数字角频率是最大的 2Pi。...当然其他类型的小波，虽然频率域不是窗函数，但是仍然可用：因为小波积分求出来的变换，是一个值，例如(0,f)里包含的总能量值，(f,2f)里面包含的总能量值。

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