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YANGZL

金虫 (小有名气)

[求助] 用 bior 6.8 小波去除时间序列中的高斯白噪声

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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真傻(求真)
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weigo1987

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖


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。
厚德载物~自强不息~~
2楼2012-09-29 10:06:25
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