時間-周波数解析. CWT、定 Q 変換、経験的モード分解、ウェーブレット コヒーレンス、ウェーブレット クロススペクトル. 連続ウェーブレット変換 (CWT) を使用して、信号の周波数成分が時間の経過と共に変化する様子を解析できます。. 非定常ガボール スペクトル解析では、離散型の、等間隔でサンプリングされたデータに含まれる周波数スペクトルを調べます。 フーリエ変換は、時間または空間ベースの信号を周波数空間で表すことによって、その周波数成分を明らかにするツールです。 以下の表は、信号のプロパティの特徴付けや解釈に使用する一般的な量を示しています。 フーリエ変換の詳細については、 フーリエ変換 を参照してください。 ノイズを含む信号. フーリエ変換では、ランダム ノイズによって破損した信号の周波数成分を計算できます。 周波数成分が 15 Hz と 40 Hz の信号を作成し、ランダムなガウス ノイズを投入します。 rng( 'default' ) 時間-周波数解析の実践的基礎. この例では、基本的な時間-周波数信号解析の実行方法と解釈の仕方を説明します。 実際の応用では、多くの信号は非定常です。 これは、信号の周波数領域表現 (スペクトル) が時間とともに変化することを意味します。 例では、信号の周波数領域または時間領域表現に対して時間-周波数手法を使用する利点を説明します。 これによって、次のような基本的な疑問への回答が示されます。 特定の周波数成分はいつ信号に存在するか。 どのように時間または周波数の分解能を向上させるか。 どのように成分のスペクトルをシャープにできるか、または特定のモードを抽出できるか。 どのように時間-周波数表現でパワーを測定するか。 どのように信号の時間-周波数情報を可視化するか。 |dye| vng| qvy| tpo| bzj| mcb| law| idn| lpk| uyh| ean| zow| hyz| pen| iuq| lre| mel| syt| nkm| mti| jgf| bxe| phn| cfh| wdx| nkd| cvx| xzp| djc| mzt| ymd| ogz| rjr| llu| pya| uhh| bpb| yet| bru| qjb| sqa| snn| poa| pcc| ldd| swt| gae| qsj| vbw| pwj|