Описание тега wavelet
Большинство сигналов в природе нестационарны, т. Е. Имеют изменяющуюся во времени частотную составляющую. Этот вид сигнала в значительной степени бесполезен для анализа с помощью БПФ из-за природы его частотного содержания.
БПФ дает 100% разрешение в частотной области (т. Е. Вы знаете, из каких частот состоит сигнал), но 0% разрешение во временной области (у вас нет информации о том, когда возникла эта частотная составляющая). STFT (кратковременное преобразование Фурье) стремится обеспечить разрешение во временной и частотной областях одновременно, анализируя сигнал в окнах фиксированной длины. Это обеспечивает одинаковое разрешение в обеих областях, а не лучшее из решений.
Вейвлет-преобразования анализируют сигнал с окнами разной длины (вейвлеты с разным разрешением), что дает многомерное представление сигнала. Существует множество различных базовых функций вейвлетов, но наиболее популярными из них являются Добеши и Хаар.