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雷达卡
Python
实现基于实小波变换
Real wavelet transform
一维数据转二维图像方法的详细项目实例
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随着数字信号处理技术的不断进步，如何高效、精准地从一维信号数据中提取有价值的信息，成为科研和工业领域的重要课题。实小波变换（Real Wavelet Transform, RWT）作为一种时频分析工具，因其在多分辨率分析中的优势，逐渐成为处理非平稳信号的首选方法。尤其在对时间序列数据进行特征提取和模式识别时，实小波变换能够将信号分解到不同频带，揭示其内在的结构与变化趋势，这对于复杂信号的分析具有极高的价值。
然而，现实应用中大多数信号以一维形式存在，如生理信号（心电、脑电）、机械振动信号、环境监测数据等。将一维信号有效转化为二维图像形式，不仅有助于人类视觉理解，还能利用二维图像处理和深度学习方法提升信号分析的自动化与智能化水平。实小波变换在这方面展现了独特的优势，它能够通过多尺度和多分辨率的特性，将一维信号映射成包含丰富频率信息的二维结构图像。
本项目聚焦 ...
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