Zeit-Frequenz-Analyse

Mit der kontinuierlichen Wavelet-Transformation (CWT) können Sie analysieren, wie der Frequenzinhalt eines Signals sich über die Zeit hinweg ändert. Mit der Konstant-Q-Transformation (CQT) können Sie eine adaptive Zeit-Frequenz-Analyse mithilfe nicht stationärer Gabor-Frames durchführen. Bei zwei Signalen deckt die Wavelet-Kohärenz gemeinsame zeitvariante Muster auf. Sie können eine datenadaptive Zeit-Frequenz-Analyse nichtlinearer und nicht stationärer Prozesse durchführen. Bei Bildern zeigt die kontinuierliche Wavelet-Analyse, wie der Frequenzinhalt eines Bilds sich über das Bild hinweg verändert und kann so in einem rauschbehafteten Bild Muster aufdecken. Um eine schärfere Auflösung zu erhalten und oszillierende Modi aus einem Signal zu extrahieren, können Sie Wavelet-Synchrosqueezing verwenden.

Mit Wavelet Toolbox™ können Sie eine Zeit-Frequenz-Analyse von Signalen und Bildern durchführen. Mit CQT können Sie Bandbreite differenziell abtasten und so mehr Frequenz-Samples für breitere Bandabschnitte und weniger Frequenz-Samples für schmalere Bandabschnitte verwenden. Sie können CWT verwenden, um die Wavelet-Kohärenz zwischen zwei Signalen zu ermitteln. Sie können einen nichtlinearen oder nicht stationären Prozess in seine intrinsischen Oszillationsmodi zerlegen. Zudem können Sie Zeit-Frequenz-lokalisierte Approximationen an Signale rekonstruieren. Sie können eine CWT-Filterbank mit spezifischen Frequenz- oder Periodenbereichen erstellen und die Filterbank effizient auf mehrere Signale anwenden. Sie könne die Wavelets nach Zeit und Frequenz visualisieren.