时间序列的小波重建
我正在尝试从 Morlet 的小波变换重建原始时间序列.我在 R 中工作，包 Rwave，函数 cwt.该函数的结果是一个包含复数值的 n*m (n=period, m=time) 矩阵. 为了重构信号，我使用了 Torrence & 中的公式 (11)Compo 经典文本，但结果与原始信号无关.我特别关心小波变换的实部与尺度之间的划分，这一步完全扭曲了结果.另一方面，如果我只是对所有尺度的
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我正在尝试从 Morlet 的小波变换重建原始时间序列.我在 R 中工作，包 Rwave，函数 cwt.该函数的结果是一个包含复数值的 n*m (n=period, m=time) 矩阵. 为了重建信号，我使用了 Torrence & 中的公式 (11)Compo 经典文本，但结果与原始信号无关.我特别关心小波变换的实部和尺度之间的划分，这一步完全扭曲了结果.另一方面，如果我只是对所有尺度的
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“宽度"单位scipy.signal.cwt() 函数的参数
我对传递给 scipy.signal.cwt() 和通过扩展传递给 scipy.signal.find_peaks_cwt() 的 widths 参数感到困惑.以前非常有用的堆栈溢出问题(以及其中的指针)解释了我的大部分困惑.widths 是一个尺度数组，在与数据卷积之前拉伸小波. 仍然让我困惑的一点是，widths 元素的单位是什么?宽度为 1 是否意味着小波被拉伸到一个“索引"宽，其中索
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图像上python中的2D小波滤波
我正在尝试在python中进行2d小波滤波.我发现了有关PyWavelets的信息，并且已经有一段时间了.我正在尝试进行4个级别的转换.当我将其打印出来时，它会产生混杂的输出，我不确定到底是怎么回事.我已经尝试了一些方法，但这是最新的示例: test = pywt.dwt2(picture，'db1') 任何在PyWavelets图像上或在一般情况下在图像上进行二维小波变换的帮助将不胜感激
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使用Scipy.signal(Python)进行连续小波变换:cwt()函数中的参数"widths"是什么? (时间频率)
我搜索绘制带有离散时间信号的时频信号(采样步长= 0.001秒).我使用Python和Scipy.signal库.我使用函数cwt(data，wavelet，widths)，该函数返回一个矩阵，以复杂的morlet小波(或gabor小波)进行连续小波变换.不幸的是，没有太多关于这种用法的文档.我发现的最好的是: -此对于Matlab(我尝试找到相同的时标结果)，但是我自然无法获得相同的功能， -而
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这个小波变换实现正确吗?
我正在寻找FFT的替代方法，以便在python中创建频谱图分析仪.我听说小波变换比短时FFT更快，并且提供了更好的时间精度.我读了这篇Wikipedia文章，其中介绍了Java中的Haar小波变换实现: https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example 我将其残酷地转换为python，但是我不知道
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为什么我们需要时间采样来绘制平稳信号?
我是Matlab和信号处理的新手.我已经写了下面发布的代码.我不明白的是，代码开头的time soecification部分.我不为什么在指定时间间隔或持续时间时我们为什么需要采样，我认为只需指定以下内容即可: t = (0: 0.2: 1.0) for an example, 为什么我需要采样之类的东西来绘制诸如固定信号之类的东西. 另一个问题是，这段代码给我一个错误，提示paran
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