小波功率谱

资 源 简 介

小波功率谱

详 情 说 明

小波功率谱分析是一种强大的信号处理技术，能够揭示时间序列数据在不同时间尺度上的周期性特征。该程序的核心功能聚焦于三个关键计算模块：小波功率谱、全球谱和尺度平均时间序列。

小波功率谱 通过小波变换将时间序列分解为不同尺度的分量，每个分量对应特定的频率范围。功率谱反映了信号能量在时频域上的分布，可识别瞬态周期或局部震荡现象。常见应用包括气候数据中的厄尔尼诺周期检测或金融时间序列的波动分析。

全球谱 将小波功率谱沿时间轴积分，得到全局频率能量分布。这一步骤消除了时间维度，突出信号的主导周期成分，类似于傅里叶频谱但保留了小波分析的多分辨率特性。

尺度平均时间序列 对特定尺度范围内的小波系数进行重构，生成平滑后的时间序列。例如提取年际尺度（2-7年）的气候信号时，可过滤掉高频噪声和长期趋势干扰。

技术实现上通常涉及复Morlet小波等基函数选择、边界效应的锥形处理（如COI区域标识）以及统计显著性检验（通过红噪声背景谱对比）。这种分析方法尤其适用于非平稳信号，其优势在于同时提供时间局部化和频率分辨的双重视角。