cwtft中的逆连续小波变换和[Parm]答案

【问题标题】：inverse continuous wavelet transform and [Parm] in cwtftcwtft中的逆连续小波变换和[Parm]
【发布时间】：2013-09-06 19:31:04
【问题描述】：

什么是'parm' 是指当你在cwtft 或icwtft 中设置小波函数的名称时。 wave = {wname,[7.6]}。当我在cwtft 或icwtft 变换中使用'morl' 函数时，我还可以更改Fb 和Fc 吗？如果没有，那么如何使用 cwt 变换重建我的信号？导致 cwt 让我为 fb 和 fc (cmorfb-fc) 选择可选值。 Matlab没有小波逆变换的直接函数。

N = 1024;
t = linspace(0,1,N);
y = sin(2*pi*8*t).*(t<=0.5)+sin(2*pi*16*t).*(t>0.5);
dt = 0.05;s0 = 2*dt;ds = 0.4875;NbSc = 20;
wname = 'morl';sig = {y,dt};sca = {s0,ds,NbSc};
wave = {wname,[7.6]};
cwtsig = cwtft(sig,'scales',sca,'wavelet',wave);
sigrec = icwtft(cwtsig,'signal',sig,'plot');

【问题讨论】：

标签： matlab synthesis wavelet wavelet-transform

【解决方案1】：

认为有人需要答案。cwtft 和icwtft 使用小波函数的傅里叶变换来重构信号。 wname 中的‘morl’是解析 morlet 函数。所以它完全是复杂的 morlet，它会给你关于信号的相位和幅度信息。 wave={‘morl’,[parm]} 中的“parm”是 wo 或 2*pi*fc。所以它对应于中心频率。 “parm”的默认值为 6，因此fc=6/2*pi.molet 小波函数为psi(t,fc)=exp(j*2*pi*fc*t)*exp(-t^2/2)，其傅里叶变换为psi^(k)=sqrt(2*pi)exp(-0.5(2*pi*k-ko)^2)。 ko= parm = 2*pi*fc. 所以你可以通过改变参数来配置 morlet 小波的 fc。不知道如何使配方很好。请有人编辑它。

【讨论】：