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如何找到DWT信号变换的频带？
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我是信号处理方面的新手，我想找出杜贝希斯小波'db4‘变换输出的各个电平的频率范围。转换是用PyWavelets完成的。data = pywt.wavedec(X_train_ch1_raw[0], 'db4', level=5)
浏览 11提问于2020-03-20得票数 0
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我正在尝试使用db4小波和5级分解来分解给定的波。下面是相同的代码：然而，编辑器给了我以下错误：w = pywt.Wavelet('db4')
x = pywt.dwt_max_l
浏览 14提问于2017-09-10得票数 0
我一直试图在MATLAB中实现这两个过滤器：我已经对小波工具箱进行了大量的研究，但我仍然不知道算法的正确实现我正在处理Kinect Z数据(从4.5m到1.0m，然后再到4.5m)，但我似乎没有发现使用小波的差别。在最先进的方法中，db4小波经常被使用.
这个实现是正确的吗？
浏览 1提问于2016-11-22得票数 4
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MATLAB中的小波变换输出
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我有一个关于在MATLAB中对音频信号执行小波变换的输出的问题。我有一个音频信号导入到MATLAB使用wavread函数。然后，我使用wavdec函数(通常是haar或db4变换)对信号执行一级小波变换。为了将信号转换回原始音频信号，然后使用函数wavrec对信号执行小波逆变换。此函数的输出使我返回到原始音频信号。我不确定我是否做错了什么，但有没有原因，在执行小波变换，然后执行逆后，我没有得到准确的原始信号的输出？非常感谢您的帮助！
浏览 1提问于2013-11-02得票数 2
我正在用MATLAB中的神经网络训练信号的小波变换输出。因此，我决定使用3层db4滤波器进行小波变换。我使用了一个240元素数组，经过小波变换，我得到了一个数组l。l = [36;36;65;123;240]所以我做了信号的小波变换。我将每个小波变换重放
浏览 1提问于2014-11-10得票数 2
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*g3;
a[i] = tmp[i]; }要在这个离散数组上执行D4小波变换: 0.0import pywt
[cA, cD] = pywt.dwt([1,2,0,4,5,6,8,10], 'db4
浏览 0提问于2019-03-16得票数 0
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我正在对一个信号“price1”进行多级小波分解。[c1, l] = wavedec(price1, 3, 'db4');size(price1) =
得到的小波分解的大小，即l的长度是：
l =
浏览 1提问于2014-11-03得票数 1
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我在MATLAB中使用Morlet小波对我的数据进行连续小波分析。但是默认小波的中心频率是5，而我想要的是6。所以我使用了一种不同的方法来构建所需的小波，使用的是psi函数，即经过卷积后，我得到了小波功率谱。但是这个'conofinf‘需要一个默认的小波字符串。
所以我指出了我的问题: 1.如何将我的数据归零
浏览 0提问于2015-03-26得票数 0
我正在尝试使用任意阶的Battle-Lemarié样条小波，使用离散小波变换(DWT)来分析一些数据。该分析将用于二维图像的去噪，计算一阶和二阶导数，并从每个小波尺度中提取相关信息。由于我不是数学家，我还必须确保这些小波是正交的。
我想知道是否有人也尝试过使用这些小波族，特别是在Python中。
浏览 5提问于2013-09-18得票数 1
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基于这篇关于脑-机接口的论文，我想用离散小波变换提取时频域特征，然后用给定的方程计算能量和熵。 ? 所以我选择了python中的pywt，现在我有以下代码来从每个频带获得小波和熵(例如，我使用D2 )，here是数据的链接： import numpy as npcA5, cD5, cD4, cD3, cD2, cD1 = pywt.wavedec(data,'db4',m
浏览 34提问于2021-10-15得票数 1
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我试图计算两个信号的相位滞后指数。为了做到这一点，我必须首先获得一个交叉频谱密度在时域对这两个信号。如有任何有用的资源，将不胜感激。
浏览 3提问于2016-02-10得票数 0
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如何使用小波变换融合两幅图像。有几种方法可用，如主成分分析，高通滤波，IHS等。我想知道如何使用小波变换进行融合。我知道背后的理论，并想知道如何在Python中实现它。这是一个基于小波变换的图像融合链接
浏览 42提问于2017-03-05得票数 0
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将离散小波变换应用于水平风速数据，得到以下图。我基本上是试图利用细节系数(湍流)的信息来进一步分析，但我不确定最佳的方向。我对小波变换没有太多的经验，所以如果有明显的选择，请原谅我，但是我看到的例子通常会丢弃高频信息，因为这是信号的噪声。对于这种离散小波变换，如统计分析或预测，我还能做些什么吗？
浏览 2提问于2021-05-02得票数 0
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WPD =小波包分解我的数据是机床或机床上轴承的振动。= 4000Hz2. 500 ~ 1000Hz4. 1500 ~ 2000Hz许多研究都使用了小波变换的结果但我认为，如果将小波变换应用于信号，则结果是尺度域(时域->尺度域，因为小波变换)。我们应该在时域而不是尺度域对信号进行
浏览 2提问于2020-10-21得票数 0
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21/a-guide-for-using-the-wavelet-transform-in-machine-learning/ ]，它研究如何将低通滤波器应用于信号，然而，我不能理解他是如何获得阈值和小波族的你能解释一下他是怎么想出值和小波名称的吗？对于代码： def lowpassfilter(signal, thresh = 0.63, wavelet="db4"):
thresh = thresh*np.nanmax(signal)
浏览 17提问于2020-01-24得票数 0
我今天读了一份报告，该报告着眼于从温度测量中测量湖泊的储热量，为了减少温度波动的影响，可以混淆估计储热量的短期变化，使用了小波去噪例程(daubechies 4小波，单重缩放，最小/最大阈值用于小波工具箱中的wden函数)，其中应用了两级小波滤波。
浏览 5提问于2013-01-24得票数 0
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我正在对传感器数据进行小波分析，但我意识到有很多小波家族可供选择。我读过一篇文章说：“该方法首先使用最大能量与香农熵比的准则来选择合适的小波基进行信号分析。”
浏览 6提问于2019-08-06得票数 1
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用于时变频率的谱图与标度图
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谱图似乎很好地预测了精确的频率，但是对于CWT，我尝试了许多不同的小波，结果是一样的。下面，您可以找到我的源代码示例和相应的绘图。
浏览 2提问于2019-02-27得票数 8
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