CWT (continuous wavelet transform)

资 源 简 介

CWT (continuous wavelet transform)

详 情 说 明

连续小波变换(CWT)是信号处理领域一种强大的时频分析工具。与傅里叶变换不同，CWT能够同时提供信号的时间域和频率域信息，特别适合分析非平稳信号。

CWT通过将信号与不同尺度的母小波函数进行卷积运算来实现。这个过程中有两个关键参数：尺度参数控制小波的伸缩，平移参数决定小波在时间轴上的位置。通过调整这些参数，可以对信号进行多分辨率分析。

在实际应用中，CWT常用于以下场景：检测信号中的瞬态成分、分析时变频率特征、识别信号中的奇异点等。相比短时傅里叶变换，CWT具有更好的时频局部化特性，能够更精确地定位信号中的突变。

理解CWT需要掌握几个关键概念：母小波的选择(Morlet、Mexican hat等)、尺度与频率的关系、以及能量守恒等数学性质。这些概念决定了CWT在不同应用中的表现和适用性。