Mathematica 9 is now available
THIS IS DOCUMENTATION FOR AN OBSOLETE PRODUCT.
SEE THE DOCUMENTATION CENTER FOR THE LATEST INFORMATION.
Wolfram Mathematica Documentation Center
DOCUMENTATION CENTER SEARCH
New to Mathematica? Find your learning path »
Mathematica > 数据处理 > 信号处理 > 小波分析 > ContinuousWaveletTransform >
Mathematica > 可视化与图形 > 数据可视化 > 小波分析 > ContinuousWaveletTransform >
Mathematica > 数据处理 > 数值数据 > 数据变换和平滑 > 小波分析 > ContinuousWaveletTransform >
MATHEMATICA 内置符号参见 »|更多关于 »

ContinuousWaveletTransform

ContinuousWaveletTransform
给出一列 值的连续小波变换.
ContinuousWaveletTransform
给出使用小波 wave 的连续小波变换.
ContinuousWaveletTransform
给出连续小波变换，其中倍频程为使用 noct，每个倍频程的音频数为 nvoc.
ContinuousWaveletTransform
给出声音样本的连续小波变换.
更多信息
  • ContinuousWaveletData 的 属性 cwd 可以使用 cwd["prop"] 得到. 使用 cwd["Properties"] 可以得到一个可用属性的列表.
  • 得到的小波系数是与输入数据具有相同维数的数组.
  • 可能的小波 wave 包括：
MorletWavelet[...]Morlet 余弦乘以 Gaussian
GaborWavelet[...]复数 Morlet 小波
DGaussianWavelet[...]高斯导数
MexicanHatWavelet[...]二阶高斯导数
PaulWavelet[...]Paul 小波
  • noct 的缺省值由 得到，其中 为输入的长度.  »
  • nvoc 的缺省值为 4.
  • 函数 的连续小波变换由 得到.
  • 均匀采样序列 的连续小波变换由 得到.
  • 尺度参数 由等调和尺度 给出，其中 为倍频程数， 为音频数， 为最小的小波尺度.
  • 可以给出下列选项：
PaddingNone如何将数据扩展至边界外
SampleRateAutomatic每个单位上的样本
WaveletScaleAutomatic最小的可解析尺度
WorkingPrecisionMachinePrecision内部计算所用精度
  • Padding 将输入 data 填充至2的第二高次幂以降低边界效应. Padding 的设置与 ArrayPad 中所用的填充参数相同.
范例关闭所有单元
例   (2)
利用 MexicanHatWavelet 计算连续小波变换：
绘制系数：
进行一个连续小波逆变换：
变换一个采样 Sound 对象：
绘制一个尺度谱图：
利用 MexicanHatWavelet 计算连续小波变换：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
绘制系数：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
进行一个连续小波逆变换：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
变换一个采样 Sound 对象：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
绘制一个尺度谱图：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
范围   (18)
计算连续小波变换：
显示第8个倍频程的所有音频：
用 Normal 显式得到所有的小波系数：
使用 All 作为自变量得到所有系数：
使用 找到可用的小波系数：
提取具体的系数数组：
提取对应于小波索引指定列表的多个小波系数：
提取小波索引与一个模式匹配的全部系数：
WaveletScalogram 给出小波系数的时间尺度表示：
每个倍频程上较多的音频数将增加尺度解析：
较高的倍频程数给出较宽的尺度范围频谱：
一个单一频率显示为在等价尺度上的水平带：
多重频率显示为等价尺度上的多重带：
频率线性增加的正弦曲线：
小波变换给出特征的良好时间局部化：
较高阶频率在较低倍频程上被解析；较低阶频率在较高倍频程上被解析：
解析一个信号的时间与频率特征：
使用 GaborWavelet 进行连续小波变换：
尺度值与频率值之间存在一个逆关系：
得到解析20到70 赫兹之间频率的数对 ：
利用 WaveletScalogram 验证：
利用不同的小波族计算小波变换：
狭窄的小波函数具有良好的时间与尺度解析：
宽小波函数的时间与尺度解析较差：
使用不同的小波族捕捉不同的特征：
MexicanHatWavelet（缺省）：
ContinuousWaveletTransform 作为输入作用于 Sound：
利用 ContinuousWaveletTransform 进行语音分析：
桔色的团块区域对应于语句"You will return safely to Earth"：
提取倍频程5和6：
选项   (9)
Padding 的设置与 ArrayPad 中的方法相同，包括 ：
：
：
：
：
：
：
Padding 对小波系数的长度没有影响：
Padding 将输入数据填充入2的第二个较高次幂以减少边界效应：
起始位置的边界效应：
终止位置的边界效应：
WaveletScale 表示用于变换的最小可解析尺度：
所用尺度以 的形式给出，其中 为小波尺度， 为倍频程， 为音频：
对于列表，SampleRate 的 Automatic 值设为1：
显式设置样本率：
对于 Sound 数据，SampleRate 的 Automatic 值从 Sound 数据对象中提取：
SampleRate 用于小波变换系数的标准化：
默认情况下，使用 WorkingPrecision->MachinePrecision：
使用更高精度计算：
应用   (4)
真实的小波函数可用于隔离峰值或不连续点：
复数小波可用于捕捉振荡行为：
小波系数的振幅：
小波系数的相位：
ContinuousWaveletTransform 可用于滤波频率：
滤波频率为 的余弦：
关于一个阈值数据对象进行 InverseContinuousWaveletTransform：
滤波后的最终信号：
利用量表识别音符：
生成一系列与300赫兹处的等调和音阶相对应的节拍：
计算根据八度音和话音分解的频率：
求分解300赫兹频率的 对：
属性和关系   (1)
倍频程 的默认值为 ：
音频 的默认值为 4：
可能存在的问题   (1)
低频数据在较高的倍频程上被解析：
基于输入数据的长度，倍频程的 Automatic 设置解析了8个倍频程：
增加倍频程数以解析低频成分：
巧妙范例   (1)
Zeta 函数的尺度谱图：
版本 8 的新功能
Ask a question about this page  |  Suggest an improvement  |  Leave a message for the team
格式:   HTML  |  CDF