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shanfeng05鐵桿木蟲 (小有名氣)
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[求助]
一個基礎的信號處理問題
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我不是學信號處理的,目前在用小波分析某個流場的velocity trace,但是有些信號處理方面的基礎問題不懂,請專業(yè)人士指點。先謝謝了。 問題簡單描述如下: (1) raw data: 我的原始數(shù)據(jù)是通過高速攝像機拍的一個流場的數(shù)據(jù),采樣頻率幾千赫茲左右,但是由于相機內(nèi)存是非常有限,一次僅能拍大概2千張圖片,也就是說,每次我能連續(xù)采樣大概2000個數(shù)據(jù)點,然后相機需要把數(shù)據(jù),轉移到電腦上,才能再接著拍,理論上,可以重復拍的次數(shù)是無限的。 (2) 問題: 像這樣的數(shù)據(jù),我可不可以把它們簡單的當成一個連續(xù)的數(shù)據(jù)去分析,有沒有相應的理論支持,更具體的說是,我想進行小波分析,如果是我不能把這些數(shù)據(jù)點當成一個連續(xù)time series的話,那么這些數(shù)據(jù)就是一個個很短的高頻時序,我又有些什么好的方法可以分析呢?謝謝了 |
木蟲 (著名寫手)
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''更具體的說是,我想進行小波分析,如果是我不能把這些數(shù)據(jù)點當成一個連續(xù)time series的話,那么這些數(shù)據(jù)就是一個個很短的高頻時序,我又有些什么好的方法可以分析呢?謝謝了'' 這個數(shù)據(jù)是離散的數(shù)據(jù)(能在計算機存儲的數(shù)據(jù)... 不可能是連續(xù)的),小波分析就是分析突變點的,它所反映的是局部的變化情況,離散小波變化是個很成熟的技術(尤其對1維信號),樓主完全可以使用它來分析你的數(shù)據(jù),而且有相應的馬拉快速算法。它的一個缺點就是:在分析2維數(shù)據(jù)的時候,只有豎直和水平2個方向的數(shù)據(jù)。 我不是很清楚樓主要分析的數(shù)據(jù)是1維的還是2維的,如果是2維的數(shù)據(jù),有curvelet和contourlet等幾種多方向多尺度分析方法,效果比小波要好. 啰嗦了這么多...樓主有疑問可以站內(nèi)信,,, |
鐵桿木蟲 (小有名氣)
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我目前分析的是某一點的速度,完全可以作為一個一維信號。離散小波變換是不是更適應于除噪,數(shù)據(jù)壓縮等等,而特征提取的話是不是連續(xù)小波變換會更好些呢? 我如果是要提取局部特征話,把這些不是連續(xù)采樣得到的時間序列當成一個完整的,應該是問題不大,但是如果我是想像傅里葉分析一樣,得到一個隨頻率變化的mean wavelet spectrum,這個spectrum肯定和傅里葉頻譜,有相似之處,但是又不會相同?赡軙o我一些有意義的東西,這種情況下,我是要把這些很多的序列單獨分析,然后求平均值,還是可以直接就做一個連續(xù)的時間序列處理呢? 下一步,我可能在小波得到的時頻圖上,自己定義一些events,比如小波變換后的局部極值,利用這個,我就可以得到做一些conditional spectra。 歸根結底,我最關心的是,我要把這些序列分別對待,還是可以當成一個沒有間斷的時間序列。 歡迎專業(yè)人士給我指點,雖然我很窮,但是我愿意追加金幣! |
木蟲 (著名寫手)
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