python - 小波频谱

我有一个morlet小波，用平面波乘以高斯窗和缩放参数s来描述。即在python语言中：

import numpy
f = 10
omega = 2*numpy.pi*f
x = numpy.linspace(-5,5,num=1000)
wavelet = numpy.exp(numpy.complex(0,1)*omega*x/s) * numpy.exp(-1.0*(x/s)**2/2.0)

通常，将小波的缩放参数（也称为“级别”）加倍会使带宽减半。对于i = 1,2,3，针对不同的标度s = 2**i绘制上述小波的FFT，对于后续i，宽度不会减半。

morlet小波怎么了？

最佳答案

对我来说，您提供的上述代码看起来并不像在正确构造Morlet小波。论文A Practical Guide toWavelet Analysis为构造小波变换提供了很好的指导，并应提供有关改变小波尺度的效果的解释。

注意，根据您的实现，更改子波比例将不会更新/更改用于创建子波的FFT比例。通常，先构造FFT，然后将其用于构造Descreet小波变换。因此，改变小波尺度将不会影响基本的FFT。

我希望这有帮助。

关于python - 小波频谱，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/16011438/