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shanfeng05鐵桿木蟲 (小有名氣)
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[求助]
一個基礎(chǔ)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(chǔ)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(zhuǎn)移到電腦上，才能再接著拍，理論上，可以重復(fù)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(yīng)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 |
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shanfeng05
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(yīng)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(yīng)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。可能會給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(jié)底，我最關(guān)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！ |
3樓2011-05-21 15:25:40
953438452
木蟲 (著名寫手)
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【答案】應(yīng)助回帖
shanfeng05(金幣+15): 謝謝你，我很感激，BB不多，希望不要嫌棄，O(∩_∩)O~ 2011-05-21 14:56:12
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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(shù)（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(yīng)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,,, |
2樓2011-05-21 14:35:10
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【答案】應(yīng)助回帖
shanfeng05(金幣+20): 真誠謝謝你的交流 2011-05-22 11:21:29
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涉及你的專業(yè)的知識我就不懂了。 小波變換就是把你的函數(shù)投到小波空間.也就是拿1個小波函數(shù)，沿著你的數(shù)據(jù)序列（按時間排序）做卷積。樓主關(guān)心的問題，都可以得到小波時頻圖。第二種方法很符合正常的思維方式。而第一個取平均的方法，我覺的可能會增強某些時頻點的特征，也可能會抹去某點的特征。 一開始的時候我沒看懂樓主的意思，仔細看了下，稍微懂了一點點。因為研1做了1年的多尺度，懂點點理論..歡迎樓下的專業(yè)人員討論。 |
4樓2011-05-21 17:04:01
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