[Обговорення] Як виявити слабкі Сінгаль з вейвлет?

[dragon_boat]

з моєю умов в імлі.

моделі в MATLAB:

FS = 1000;
= 3;
B = 1;
f1 = 200;
FD = 30;
шум = 30;
T = 0:1 / FS: 5;
data_len = довжина (T);
U = A * COS (2 * PI * F1 * T) B * COS (2 * PI * (F1 FD) * T) шум * RAND (1, data_len);

 

[dragon_boat]

Тепер я хочу, щоб з'ясувати Сінгаль, FD, за винятком БПФ, що про вейвлет-аналіз?

 

[Guest]

Привіт dragon_boat

Мені здається, що Фур'є аналізу є найкращим інструментом для вирішення Вашої проблеми (як ваші сигнали інтересу є обов'язковими хвилі)
Сплески краще застосовні для інших видів сигналів.
Для простих введення сплески Ви можете здійснювати пошук Google для ROBI POLIKAR вейвлет

З повагою
Дора

 

[dragon_boat]

Дякуємо за Дора, але якого роду сигнали можуть бути краще вирішені з використанням вейвлет?

 

[Guest]

Привіт dragon_boad

Це копія зі статті "Вейвлети і їх використовувати '

Сплески стало необхідним математичним інструментом у багатьох дослідженнях.Вони використовуються в тих
випадках, коли результат аналізу конкретної signal1 повинно містити не тільки перелік своїх
Типовий частот (ваг), а також знання місцевих defnite координат, де ці
властивостей важливі.Таким чином, аналіз і обробка різних класів нестаціонарних (в
часу) чи неоднорідною (в просторі) сигналів є основним Feld програми вейвлет-аналізу.Найбільш загальний принцип вейвлет будівництво є використання дилатації і перекладів.Зазвичай
використані вейвлети формі ортонормірованная система функцій з кінцевим носієм побудували
таким чином.Ось чому шляхом зміни масштабу (дилатація) вони можуть різними місцевими характеристиками
сигналу на різних рівнях, а також переклади вони охоплюють весь регіон, в якому вивчали.
Через повноти системи, вони дозволяють також зворотне перетворення належить зробити.
При аналізі нестаціонарних сигналів, розташування Нерухомість сплесків призводить до їх суттєвого
перевагу в порівнянні з Фур'є-перетворення, яке дає нам тільки з відома глобальних частот
(ваги) об'єкта ведеться розслідування, тому що система з основних функцій використовуються (синус,
косинус або уявних експонент) визначена на нескінченному interval2.Однак, як ми
побачимо, тим більш загальних визначень і, відповідно, різні форми сплески є
використовуватися, які допускають більш широкий клас функцій, які будуть розглядатися.За словами Ю. Майера [1], "
вейвлет бази універсально застосовний: "все, що приходить в руки", будь то функцію або
розподілу, є сума вейвлет-рядів і, всупереч тому, що відбувається з рядами Фур'є,
coeficients вейвлет серія переклад властивостей функції розподілу або просто,
точно і сумлінно ".Але я впевнений, що ви можете знайти багато хороших інформації в цьому форумі про сплесках ...Просто знайдіть

З повагою
Дора

 

[dragon_boat]

Большое спасибо!

U настільки добрий чоловік, спасибі ще раз.