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YANGZL金虫 (小有名气)
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[求助]
用 bior 6.8 小波去除时间序列中的高斯白噪声
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Wavelet Biorthogonal 6.8 (bior6.8) http://wavelets.pybytes.com/wavelet/bior6.8/ 里有 bior 6.8 的一些介绍。 求教： （1）这4幅图片里的连续曲线，有没有解析的表达式？ 是用什么过程或程序生成的？ （2）为什么下面的 Coefficients， 样子和上面的连续图形不太一样？ （3）Coefficients 通常有18个，这是为什么？为什么有不少系数都是0？ （4）用 bior 6.8 小波去除时间序列中的 高斯白噪声， 在时间序列中高频变化部分，以及低频变化部分； 以及在不同层数bior 6.8的去噪过程中， bior 6.8 的和时间序列作用（卷积）的点数，是怎样变化的？ （5）为什么小波去噪对“突变点”、“异常点”敏感？有没有办法抑制这种敏感？ 以上问题，请您指教！其实您知道我像知道更多的事情。 并请给出相关的英文或汉语参考文献。 谢谢！ |
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weigo1987
木虫 (正式写手)
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【答案】应助回帖
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YANGZL: 金币+1, ★★★很有帮助, 谢谢！ 2013-03-21 09:41:31
YANGZL: 金币+1, ★★★很有帮助, 谢谢！ 2013-03-21 09:41:31
| 针对楼主1~3号问题，这个去看看小波的理论推导就知道了。推荐读S.Mallat：The Wavelet Representation.IEEE.1989 & Y.Meyer.Wavelets,algorithms and applications.1993。问题4是信号处理里的知识，高斯白噪声是个随机噪声，各个频带都有，用各种核函数去和信号卷积只能减弱白噪声的影响，把噪声出现的概率限制到一定频率范围内，限制其比特率到可接受程度即可。问题5，小波去噪对突变点敏感主要是其主瓣能量很高，而且主瓣带宽很窄，使得突变点加权很大，旁瓣加权很小，并不能够很好的压制住突变幅度。如果要想改进就需要选择主瓣带宽宽的核函数了。 |
2楼2012-09-29 10:06:25
