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小波变换及其应用

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周宇峰, 程景全. 2008: 小波变换及其应用, 物理, 37(1): 24-32. doi: 10.3321/j.issn:0379-4148.2008.01.004
引用本文: 周宇峰, 程景全. 2008: 小波变换及其应用, 物理, 37(1): 24-32. doi: 10.3321/j.issn:0379-4148.2008.01.004
shu
ZHOU Yu-Feng, CHENG Jing-Quan. 2008: Wavelet transformation and its applications, Physics, 37(1): 24-32. doi: 10.3321/j.issn:0379-4148.2008.01.004
Citation: ZHOU Yu-Feng, CHENG Jing-Quan. 2008: Wavelet transformation and its applications, Physics, 37(1): 24-32. doi: 10.3321/j.issn:0379-4148.2008.01.004
shu

小波变换及其应用

  • 美国华盛顿大学,WA 98105,美国

  • 美国国立射电天文台,VA 22903,美国

Wavelet transformation and its applications

  • 摘要: 傅里叶变换是信号分析的最基本工具和方法之一,但其本身仍然存在较大的缺陷,例如不能提供信号在时域上的特征.短时傅里叶变换虽然可以在一定程度上弥补该缺陷,但是它的频率分辨率和时间分辨率都十分有限,只是一种折衷的解决办法.小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,它精确地揭示了信号在时间和频率方面的分布特点,可以同时分析信号在时域和频域中的特征,并可用多种分辨率来分析信号,实现信号的有损和无损传送.文章简要地回顾了小波变换的发展历史,介绍了小波变换的基本思想、主要概念、计算方法和计算流程.最后以四个典型的实例,展示了小波变换在现代工程中的应用和它独特的优势.
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出版历程
  • 刊出日期:  2008-01-12

小波变换及其应用

  • 美国华盛顿大学,WA 98105,美国
  • 美国国立射电天文台,VA 22903,美国

摘要: 傅里叶变换是信号分析的最基本工具和方法之一,但其本身仍然存在较大的缺陷,例如不能提供信号在时域上的特征.短时傅里叶变换虽然可以在一定程度上弥补该缺陷,但是它的频率分辨率和时间分辨率都十分有限,只是一种折衷的解决办法.小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,它精确地揭示了信号在时间和频率方面的分布特点,可以同时分析信号在时域和频域中的特征,并可用多种分辨率来分析信号,实现信号的有损和无损传送.文章简要地回顾了小波变换的发展历史,介绍了小波变换的基本思想、主要概念、计算方法和计算流程.最后以四个典型的实例,展示了小波变换在现代工程中的应用和它独特的优势.

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