[discutere] Come individuare una debole singal con wavelet?

[dragon_boat]

con la mia mente in una foschia.

modello in matlab:

fs = 1000;
A = 3;
B = 1;
f1 = 200;
fd = 30;
rumore = 30;
t = 0:1 / fs: 5;
data_len = lunghezza (t);
u = A * cos (2 * pi * f1 * t) B * cos (2 * pi * (f1 fd) * t) rumore * rand (1, data_len);

 

[dragon_boat]

Ora voglio sapere il singal, fd, tranne fft, per quanto riguarda l'analisi wavelet?

 

[Dora]

Hi dragon_boat

Mi sembra che l'analisi di Fourier sono lo strumento migliore per risolvere il problema (come i segnali di interesse sono onde sinusoidali)
Le onde sono più applicabili per altri tipi di segnali.
Per semplice introduzione del wavelets è possibile effettuare una ricerca di Google per Robi POLIKAR wavelet

Con i migliori saluti
Dora

 

[dragon_boat]

grazie per Dora, ma che tipo di segnali possono essere meglio risolti usando wavelet?

 

[Dora]

Hi dragon_boad

Questa è la copia di un articolo 'wavelets E LORO USO'

Wavelets è diventato uno strumento matematico necessario in molte indagini.Essi sono utilizzati in quelle
casi in cui il risultato delle analisi di un particolare signal1 dovrebbe contenere non solo l'elenco dei
tipiche frequenze (scale), ma anche la conoscenza delle coordinate defnite locali in cui tali
proprietà sono importanti.Pertanto, l'analisi e il trattamento delle diverse categorie di nonstationary (in
tempo) o non omogenei (nello spazio) segnali è il principale campo di applicazioni di analisi wavelet.Il
più generale principio della wavelet di costruzione è di utilizzare dilatazioni e traduzioni.Comunemente
utilizzati wavelets orthonormal formare un sistema completo di funzioni con un sostegno costruito finita
in questo modo.Questo è il motivo per cui cambiando una scala (dilatazioni) possono distinte le caratteristiche locali
di un segnale a varie scale, e le traduzioni che coprono tutta la regione in cui si è studiato.
Grazie alla completezza del sistema, ma anche per consentire la trasformazione inversa da fare.
Nelle analisi di segnali nonstationary, la località di proprietà della wavelets conduce alla loro sostanziale
vantaggio rispetto a trasformata di Fourier, che ci fornisce solo con la conoscenza delle frequenze a livello mondiale
(scale)
dell'oggetto in esame, perché il sistema delle funzioni di base utilizzati (sine,
coseno esponenziale funzioni o immaginario) è definito sulla infinita interval2.Tuttavia, come abbiamo
si vede, la definizione più generale e, di conseguenza, una varietà di forme di wavelets sono
utilizzati ammettere che una più ampia classe di funzioni per essere presa in considerazione.Secondo Y. Meyer [1], "il
wavelet basi sono universalmente applicabili: "tutto ciò che viene a mano", se la funzione o
distribuzione, è la somma di una serie wavelet e, contrariamente a quanto accade con le serie di Fourier, la
coeficients della serie wavelet tradurre le proprietà della funzione di distribuzione o semplicemente,
preciso e fedele ".Ma sono sicuro che potete trovare molte buone informazioni in questo forum su wavelets ...solo la ricerca

Con i migliori saluti
Dora

 

[dragon_boat]

grazie molto!

e sono quindi un uomo di buon cuore, grazie di nuovo.