关于小波的疑问

Jackliu · 发表于 2006-10-12 10:24

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小波分析后的各层信号的频域特征感觉没有直接表现出来，提取各层频域特征是不是还得需要进行频谱分析(比如FFT)？
在某时刻展现某频段，小波的这一性质好像体现的还不如加窗FFT直接明显。
一直有这个疑问在心里，请高手给解释解释，最好能有个实例说明，^_^

Jackliu · 发表于 2006-10-13 14:04

能否给予解答？anyone

yimao · 发表于 2006-10-16 18:32

同问，比如，能不能把各个频带的信号能量计算出来？

halibut · 发表于 2006-10-16 22:05

小波相当一个带通滤波器，滤波后不能直接看出各层频域特征，可做FFT；或连续改变小波尺度，（为提高谱的分辨率，尺度变化的步长可选得小些），通过每一个尺度下的信号可做功率谱计算，分辨率要比FFT高。

NVHht · 发表于 2006-10-19 14:45

本帖最后由 wdhd 于 2016-9-2 13:31 编辑

　　正如halibut所说“小波相当一个带通滤波器” 。但是因为小波不是最优滤波器，各段频率之前会产生频率混叠，我觉得通过每一个尺度下的信号做功率谱计算，分辨率并不比FFT高，有时还不如通常的带通滤波器。因此陆颂元在《关于当前国内故障智能诊断研究中的若干问题》说道：“类似于FFT，小波
　　分析也只是一种信号分析工具，只是对非平稳信号分析有优势。但从目前的研究现状看，大多数对小波分析的研究都局限于利用小波分解，将信号细分为各个频段，计算各频段内的能量成分，并将其作为特征向量进而对故障进行分类。对于大量的由频域特征信息就可以定性的故障，这一诊断过程完全可以由成熟的FFT 来代替。采用非线性特征分析，真正是舍本逐末。小波分析对瞬态信号 (如启停机)的研究少见报道，而这正是小波分析的优势所在。类似于小波，各种非线性分析方法也只是用来提取某一种或几种故障特征，要想实现智能诊断，还必须与专家系统或神经网络相结合。"

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