#wavelet #wavelet-transform #inverse-transform
#вейвлет #вейвлет-преобразование #обратное преобразование
Вопрос:
WPD = разложение вейвлет-пакетов
Привет, дорогой Stack Overflow. У меня есть вопросы к моим данным временных рядов.
Мои данные — это вибрация подшипника в станке или станке.
Мы знаем, что WPD работает как фильтр и делится на 4 полосы частот, если мы применяем уровень.2 WPD
ex) - sampling rate = 4000Hz
1. 0 ~ 500Hz
2. 500 ~ 1000Hz
3. 1000 ~ 1500Hz
4. 1500 ~ 2000Hz
by nyquist theorem
во многих исследованиях используется результат вейвлет-преобразования
но я думаю, что если мы применим вейвлет-преобразование к сигналу, результатом будет масштабная область (временная область -> масштабная область, из-за вейвлет-преобразования)
это не те точные результаты, которые мы хотим.
мы должны анализировать сигнал во временной области, а не в масштабе
итак, после WPD обратное вейвлет-преобразование должно применяться к разделенным результатам вейвлет-преобразования
это правильно?
резюме: у меня есть 2 вопроса, которые:
-
Является ли попытка анализа результатов WPD во временной области некорректной с помощью обратного преобразования?
-
если неправильный анализ, что с ним не так?
Ответ №1:
но я думаю, что если мы применим вейвлет-преобразование к сигналу, результатом будет масштабная область (временная область -> масштабная область, из-за вейвлет-преобразования)
-
Это неправда. У нас все равно будет доступ к данным во временной области, а также к данным в частотной области.
-
По сути, когда мы передаем данные временных рядов через вейвлеты, мы получаем разрешения как для временных, так и для частотных данных, и в этом весь смысл вейвлетов и других подобных частотно-временных методов, таких как Gabor. Поэтому вам не нужно использовать обратные вейвлеты.