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shanfeng05铁杆木虫 (小有名气)
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一个基础的信号处理问题
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我不是学信号处理的，目前在用小波分析某个流场的velocity trace，但是有些信号处理方面的基础问题不懂，请专业人士指点。先谢谢了。 问题简单描述如下: (1) raw data: 我的原始数据是通过高速摄像机拍的一个流场的数据，采样频率几千赫兹左右，但是由于相机内存是非常有限，一次仅能拍大概2千张图片，也就是说，每次我能连续采样大概2000个数据点，然后相机需要把数据，转移到电脑上，才能再接着拍，理论上，可以重复拍的次数是无限的。 (2) 问题: 像这样的数据，我可不可以把它们简单的当成一个连续的数据去分析，有没有相应的理论支持，更具体的说是，我想进行小波分析，如果是我不能把这些数据点当成一个连续time series的话，那么这些数据就是一个个很短的高频时序，我又有些什么好的方法可以分析呢？谢谢了 |
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4楼2011-05-21 17:04:01
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【答案】应助回帖
shanfeng05(金币+15): 谢谢你，我很感激，BB不多，希望不要嫌弃，O(∩_∩)O~ 2011-05-21 14:56:12
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''更具体的说是，我想进行小波分析，如果是我不能把这些数据点当成一个连续time series的话，那么这些数据就是一个个很短的高频时序，我又有些什么好的方法可以分析呢？谢谢了'' 这个数据是离散的数据（能在计算机存储的数据... 不可能是连续的），小波分析就是分析突变点的，它所反映的是局部的变化情况，离散小波变化是个很成熟的技术（尤其对1维信号），楼主完全可以使用它来分析你的数据，而且有相应的马拉快速算法。它的一个缺点就是：在分析2维数据的时候，只有竖直和水平2个方向的数据。 我不是很清楚楼主要分析的数据是1维的还是2维的，如果是2维的数据，有curvelet和contourlet等几种多方向多尺度分析方法，效果比小波要好. 啰嗦了这么多...楼主有疑问可以站内信,,, |
2楼2011-05-21 14:35:10
shanfeng05
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我目前分析的是某一点的速度，完全可以作为一个一维信号。离散小波变换是不是更适应于除噪，数据压缩等等，而特征提取的话是不是连续小波变换会更好些呢？ 我如果是要提取局部特征话，把这些不是连续采样得到的时间序列当成一个完整的，应该是问题不大，但是如果我是想像傅里叶分析一样，得到一个随频率变化的mean wavelet spectrum，这个spectrum肯定和傅里叶频谱，有相似之处，但是又不会相同。可能会给我一些有意义的东西，这种情况下，我是要把这些很多的序列单独分析，然后求平均值，还是可以直接就做一个连续的时间序列处理呢？ 下一步，我可能在小波得到的时频图上，自己定义一些events，比如小波变换后的局部极值，利用这个，我就可以得到做一些conditional spectra。 归根结底，我最关心的是，我要把这些序列分别对待，还是可以当成一个没有间断的时间序列。 欢迎专业人士给我指点，虽然我很穷，但是我愿意追加金币！ |
3楼2011-05-21 15:25:40
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